lpips_mean[frame_i] += np.mean(lpips_dist(batch_gt, batch_pred).cpu().numpy())
时间: 2023-05-15 21:07:36 浏览: 39
这是一个关于计算图像质量指标LPIPS的代码,其中batch_gt和batch_pred分别是真实图像和预测图像的批量数据,np.mean()函数用于计算批量数据的平均值,lpips_dist()函数用于计算两张图像之间的LPIPS距离。具体实现需要看完整代码。
相关问题
makefile中$(eval _all_dist_goals += $$(1))
这段makefile代码的作用是定义一个变量`_all_dist_goals`,该变量的值为`$(1)`,其中`$(1)`代表传入makefile的第一个参数。
`$(eval ...)`是makefile的内置函数,用于在makefile中执行一个表达式并将其结果赋值给一个变量。在这段代码中,`$(eval ...)`会将表达式`_all_dist_goals = $$(1)`计算后的结果赋值给变量`_all_dist_goals`。
需要注意的是,`$$(1)`中的两个`$`表示转义,将`$(1)`作为普通文本输出,而不是变量替换。这是因为`$(eval ...)`会在执行表达式前将其中的变量替换为其值,如果不进行转义,那么`$(1)`会被提前替换为其值,而不是在表达式中作为变量使用。
self.loss += 0.01*self.normal_dist.entropy()
这行代码是在计算损失函数中加入了正则化项,其中 `self.normal_dist` 是一个正态分布的概率分布对象,`.entropy()` 方法是用来计算该分布的熵值。正则化的目的是为了避免模型过拟合,使得模型在训练过程中更加稳定,防止出现过高的训练误差。这里的 0.01 是正则化项的系数,它可以根据具体任务和数据集的情况进行调整。
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