tv.transforms.Lambda( lambda t: t.apply_(lambda x: x+1 if x != 0 and x != 255 else x) 做了什么 )

这段代码是一个 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，对输入的张量数据进行修改。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` 不等于 0 且不等于 255，则将其加上 1，否则不做处理。也就是说，这个操作会将输入张量中的非边界像素的灰度值加 1，而边界像素的灰度值不变。

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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。

dense_mask = transform_A(dense_mask) 以下是transform_A的代码： if opt.resize_or_crop == 'none': base = float(2 ** opt.n_downsample_global) if opt.netG == 'local': base *= (2 ** opt.n_local_enhancers) transform_list.append(transforms.Lambda(lambda img: __make_power_2(img, base, method)))

根据你提供的代码，问题出现在 `transform_A` 函数中的 `transform_list.append(transforms.Lambda(lambda img: __make_power_2(img, base, method)))` 这一行。

根据错误提示，`__make_power_2` 函数中的 `img.size` 返回的是一个整数而不是可迭代对象。这可能是因为 `dense_mask` 不是一个图像对象，而是一个整数。

请确保 `dense_mask` 是一个图像对象，可以通过调用 `type(dense_mask)` 来检查其类型。如果 `dense_mask` 不是图像对象，则需要检查在创建 `dense_mask` 时的代码逻辑，以确保其正确加载或生成图像对象。

另外，请确保你在代码中正确导入了所需的库和模块，包括 `transforms` 和 `__make_power_2` 函数。

如果问题仍然存在，请提供更多相关代码的上下文，我将尽力帮助你解决问题。