H_base=stem(tau,pdb,'r.');
时间: 2024-02-06 10:04:35 浏览: 36
这段代码的意思是根据输入的参数 `tau` 和 `pdb`,求出一个名为 `H_base` 的变量。在这里,`tau` 和 `pdb` 分别是输入的两个变量,`'r.'` 是一个字符串,表示绘制标记的样式。
具体来说,`H_base` 是一个由坐标点构成的数组,用于绘制一条二维图形。这个数组的每个点的坐标是 `(tau(i), pdb(i))`,其中 `tau(i)` 和 `pdb(i)` 分别是 `tau` 和 `pdb` 的第 `i` 个元素。`stem` 函数会将这些点绘制成一条类似于垂直的柱状图的图形。
相关问题
input_var = input_var.to(device) output = model(input_var) if args.arch == 'StrainNet_h' or args.arch == 'StrainNet_l': output = torch.nn.functional.interpolate(input=output, scale_factor=2, mode='bilinear') output_to_write = output.data.cpu() output_to_write = output_to_write.numpy() disp_x = output_to_write[0,0,:,:] disp_x = - disp_x * args.div_flow + 1 disp_y = output_to_write[0,1,:,:] disp_y = - disp_y * args.div_flow + 1 filenamex = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_x') filenamey = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_y') np.savetxt(filenamex + '.csv', disp_x,delimiter=',') np.savetxt(filenamey + '.csv', disp_y,delimiter=',')
这段代码是将模型的输出结果进行处理,并将处理后的结果保存到文件中。
首先,`input_var`变量被移动到指定的设备上,以便在设备上进行计算。
然后,使用模型对`input_var`进行前向传播,得到输出结果`output`。
接下来,根据`args.arch`的值判断模型的架构,如果是`StrainNet_h`或者`StrainNet_l`,则对输出结果进行双线性插值,使用`torch.nn.functional.interpolate`函数对`output`进行插值操作,将其尺寸缩放为原来的两倍。
然后,将输出结果转移到CPU上,并将其转换为NumPy数组,存储在`output_to_write`中。
接着,从`output_to_write`中提取出位移场的x分量和y分量,并进行一些后续处理操作。在这段代码中,通过乘以`args.div_flow`并取负数,再加上1来还原位移场的值。
最后,根据输入图像文件的名称生成保存位移场数据的文件名,并将位移场数据保存为CSV文件。
总结来说,这段代码的作用是将模型输出的位移场数据进行处理和保存。其中包括对输出进行插值、还原位移场的值、生成文件名和保存数据等操作。
class ImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, cfg, mode='train'): super(ImageNetDataset, self).__init__() self.mode = mode self.train_file = open(cfg.train_file, 'r').readlines() self.val_file = open(cfg.val_file, 'r').readlines() self.train_file = [(Path(s.strip())) for s in self.train_file] self.val_file = [(Path(s.strip())) for s in self.val_file] if mode == 'train': self.map_file = self.train_file elif mode == 'val': self.map_file = self.val_file elif mode == 'test': self.map_file = self.val_file self.labels = [s.split()[1].strip() for s in open(cfg.label_map, 'r').readlines()] self.labels = sorted(self.labels[:1000]) if getattr(cfg, 'trim_class_count', None) is not None: self.labels = self.labels[:cfg.trim_class_count] self.map_file = list(filter(lambda s: s.parent.stem in self.labels, self.map_file)) self.label_map = {s: idx for idx, s in enumerate(self.labels)} self.cfg = cfg self.augment_type = getattr(cfg, 'augment_type', None) self.loader_type = getattr(cfg, 'loader_type', None) self.parser_type = getattr(cfg, 'parser_type', 'normal') assert self.parser_type in ['normal']这个类是什么意思
这个类是一个 PyTorch 数据集类,用于加载 ImageNet 数据集。在初始化时,它会读取训练集和验证集的文件列表,以及标签映射文件。它还可以根据模式(训练、验证、测试)选择相应的数据集。如果指定了要截断的类别数,则会根据类别名称筛选文件列表。标签映射将标签名称映射为数字标签。此外,该类还可以指定数据增强类型、加载器类型和解析器类型。在数据集的获取过程中,它会根据指定的解析器类型对数据进行解析,并返回图像和标签。