test_step(self, imgs): """Define how the model is going to test, from input to output.""" # NOTE: (shipping) when testing, the net won't call head.loss, we deal with the test processing in /paddlevideo/metrics if self.predict: return self.forward_net(imgs) cls_score = self.forward_net(imgs) return cls_score

这段代码是一个类中的方法，用于定义模型在测试阶段的行为。它接收一个imgs参数，代表输入数据，在测试阶段不会调用head.loss函数，因为我们会在/paddlevideo/metrics中处理测试过程。如果self.predict为True，则直接返回forward_net函数的输出结果。否则，调用forward_net函数获取分类得分，并返回这个得分。

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train_step(self, data_batch): """Define how the model is going to train, from input to output. """ imgs = data_batch[0] labels = data_batch[1:] cls_score = self.forward_net(imgs) loss_metrics = self.head.loss(cls_score, labels) return loss_metrics

这段代码是一个模型的训练步骤，主要包括以下几个步骤：

1. 从输入数据中获取图像数据和标签数据。
2. 将图像数据输入到模型前向网络中，得到模型的输出结果。
3. 将模型的输出结果和标签数据输入到损失函数中，计算损失值。
4. 将损失值返回，用于更新模型参数。

其中，self.forward_net(imgs) 表示模型的前向传播过程，self.head.loss(cls_score, labels) 表示损失函数的计算过程。

def __call__(self, data): """ args: data - The input data, should contain the fields 'train_images', 'test_images', 'train_masks', 'test_masks' returns: loss - the training loss stats - dict containing detailed losses """ segm_pred = self.net(train_imgs=data['train_images'], test_imgs=data['test_images'], train_masks=data['train_masks'], test_masks=data['test_masks'], num_refinement_iter=self.num_refinement_iter)

这是一个__call__方法，用于执行该Actor类的实例。它接收一个data参数，其中应包含'train_images'、'test_images'、'train_masks'和'test_masks'等字段。该方法调用了该Actor类中的模型net，并传递了train_images、test_images、train_masks、test_masks和num_refinement_iter等参数。最后，该方法返回训练损失和详细损失的字典。其中，segm_pred是模型对分割结果的预测。