def random_masking(self, x, mask_ratio): """ Perform per-sample random masking by per-sample shuffling. Per-sample shuffling is done by argsort random noise. x: [N, L, D], sequence """ N, L, D = x.shape # batch, length, dim len_keep = int(L * (1 - mask_ratio)) noise = torch.rand(N, L, device=x.device) # noise in [0, 1] # sort noise for each sample ids_shuffle = torch.argsort(noise, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1) # keep the first subset ids_keep = ids_shuffle[:, :len_keep] x_masked = torch.gather(x, dim=1, index=ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, D)) # generate the binary mask: 0 is keep, 1 is remove mask = torch.ones([N, L], device=x.device) mask[:, :len_keep] = 0 # unshuffle to get the binary mask mask = torch.gather(mask, dim=1, index=ids_restore) return x_masked, mask, ids_restore

这段代码是一个类的方法，它执行了一个随机掩码操作。输入参数x是一个形状为[N, L, D]的张量，表示一个批次的序列数据，其中N是批次大小，L是序列长度，D是特征维度。mask_ratio参数表示要掩码的比例，掩码操作会随机对每个样本进行掩码。

首先，根据输入张量x的设备，在设备上生成一个形状为[N, L]的随机噪声张量noise，噪声的取值范围在[0, 1]之间。

然后，对每个样本的噪声进行排序，得到对应的排序索引ids_shuffle。ids_shuffle的排序方式是升序，较小的噪声值对应着保留的部分，较大的噪声值对应着被掩码的部分。接着，通过对ids_shuffle再次进行排序，得到还原排序后的索引ids_restore。

接下来，从ids_shuffle中选择前len_keep个索引，这些索引对应着要保留的部分。使用torch.gather函数根据索引从输入张量x中提取出掩码后的部分x_masked，形状为[N, len_keep, D]。

生成二进制掩码mask，形状为[N, L]，初始值全部为1。将前len_keep个位置的值设为0，表示保留的部分。然后，使用torch.gather函数根据ids_restore的索引将mask进行还原，得到形状为[N, L]的掩码。

最后，函数返回掩码后的部分x_masked、掩码mask和还原排序的索引ids_restore。

这个方法可以用来进行数据的随机掩码，可以用于数据增强、模型训练等场景。

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def applyMask(self, padding = 0): """ Apply the CT images with the mask. @padding (integer) A padding pixel size. The mask is expanded with the value and is used for masking. """ self.checkMask() self.trim_with_mask(padding=padding) self.stack *= self.mask return请完整详细的解释每一行代码的意思

这段代码是一个函数，它将一组CT图像与一个掩模进行处理。下面是对每行代码的详细解释：

def applyMask(self, padding = 0): # 定义函数 applyMask，其中 padding 默认为 0
""" Apply the CT images with the mask. # 函数文档字符串，描述函数功能
@padding (integer) A padding pixel size. # 对 padding 参数进行描述
The mask is expanded with the value and is used for masking. # 描述掩模的作用
"""
self.checkMask() # 调用 self.checkMask() 方法，检查掩模是否可用
self.trim_with_mask(padding=padding) # 调用 self.trim_with_mask() 方法，用掩模修剪 CT 图像，并设置 padding
self.stack *= self.mask # 将 CT 图像与掩模相乘得到新的 CT 图像

总之，这个函数的作用是应用一个掩模到一组CT图像上，并返回新的处理过的CT图像。

target_transform = tv.transforms.Lambda( lambda t: t. apply_(lambda x: self.inverted_order[x] if x in tmp_labels else masking_value) 做了什么 )

这段代码也是一个 PyTorch 的数据增强操作，它使用了 `tv.transforms.Lambda` 类来自定义一个转换函数，对目标张量数据进行修改。具体地，这个转换函数接收一个张量 `t`，并使用 `t.apply_` 方法对其中的每个元素 `x` 进行处理，如果 `x` 在 `tmp_labels` 中，则将其映射为 `self.inverted_order[x]`，否则将其映射为 `masking_value`。其中 `tmp_labels` 是一个指定的类别列表，`self.inverted_order` 是一个类别映射表，用于将原始类别映射为新的类别，`masking_value` 是一个遮罩值，用于将不在 `tmp_labels` 中的类别进行遮罩。也就是说，这个操作会将输入张量中的指定类别的元素进行类别映射，不在指定类别中的元素进行遮罩。