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。

相关问题

if self.opt.dense_wh: hm_a = hm.max(axis=0, keepdims=True) dense_wh_mask = np.concatenate([hm_a, hm_a], axis=0) ret.update({'dense_wh': dense_wh, 'dense_wh_mask': dense_wh_mask}) del ret['wh'] elif self.opt.cat_spec_wh: ret.update({'cat_spec_wh': cat_spec_wh, 'cat_spec_mask': cat_spec_mask}) del ret['wh'] if self.opt.reg_offset: ret.update({'reg': reg})##把reg加进去 if self.opt.debug > 0 or not self.split == 'train': gt_det = np.array(gt_det, dtype=np.float32) if len(gt_det) > 0 else \ np.zeros((1, 6), dtype=np.float32) meta = {'c': c, 's': s, 'gt_det': gt_det, 'img_id': img_id} ret['meta'] = meta return ret

这段代码是Python中的一个函数，它接受一个名为`self`的对象和一些其他参数。函数的主要目的是根据一些条件更新一个字典`ret`，然后将其返回。

在代码中，首先检查了`self.opt.dense_wh`的值。如果为真，那么将通过计算数组`hm`的最大值来生成一个新的数组`hm_a`。然后将`hm_a`与自身连接起来，构成一个形状为（2，H，W）的数组`dense_wh_mask`。接下来，将字典`ret`更新为包含键值对`'dense_wh': dense_wh`和`'dense_wh_mask': dense_wh_mask`，并从`ret`中删除键为'wh'的项。

如果`self.opt.dense_wh`为假，那么会检查`self.opt.cat_spec_wh`的值。如果为真，则将字典`ret`更新为包含键值对`'cat_spec_wh': cat_spec_wh`和`'cat_spec_mask': cat_spec_mask`，并从`ret`中删除键为'wh'的项。

接下来，如果`self.opt.reg_offset`为真，则将字典`ret`更新为包含键为'reg'和值为`reg`的项。

最后，如果满足条件`self.opt.debug > 0 or not self.split == 'train'`，则将列表`gt_det`转换为浮点数类型的NumPy数组，并将其存储在变量`gt_det`中。否则，将创建一个形状为（1，6）的全零浮点数数组`gt_det`。

然后，将一个包含一些其他元数据的字典`meta`创建为变量`meta`。最后，将字典`ret`更新为包含键值对`'meta': meta`，并将其返回。

举例调用下面的方法 ： class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)

假设你已经定义了一个名为 `model` 的神经网络模型，其中包含了 `MultiHeadAttention` 层，你可以使用下面的方法来调用这个层：

import tensorflow as tf

# 定义模型
class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.multi_head_attention = MultiHeadAttention(d_model=64, num_heads=8)

    def call(self, inputs):
        # 调用 MultiHeadAttention 层
        x = self.multi_head_attention(inputs)
        return x

# 初始化模型
model = MyModel()

# 输入数据
inputs = tf.random.normal(shape=(32, 10, 64))

# 调用模型
outputs = model(inputs)

# 输出结果
print(outputs.shape)

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为 `MyModel` 的神经网络模型，并在其中实例化了一个 `MultiHeadAttention` 层。然后，我们创建了一个 `model` 对象，该对象是 `MyModel` 的实例。接着，我们使用 `tf.random.normal()` 方法生成了一个形状为 `(32, 10, 64)` 的张量作为输入数据，然后将其传递给模型的 `call()` 方法，得到了模型的输出结果。最后，我们打印出了输出结果的形状。