--only-binary=:all

--only-binary=:all是一个pip安装命令的选项，用于指定只安装二进制分发版本的包，而不安装源代码版本的包。这可以节省安装时间和下载数据的大小，特别是对于那些没有源代码需要构建的包来说。通过使用这个选项，pip将只从索引中获取二进制分发版本的包，并安装它们。这对于那些只需要使用二进制包的用户来说非常方便。

相关问题

ERROR: When restricting platform and interpreter constraints using --python-version, --platform, --abi, or --implementation, either --no-deps must be set, or --only-binary=:all: must be set and --no-binary must not be set (or must be set to :none:).

这个错误是因为你在安装 Python 包时指定了特定的平台、解释器版本等限制条件，但没有同时指定是否允许安装依赖包。为了解决这个问题，你可以在安装命令中添加 `--no-deps` 参数，表示不安装依赖包，或者添加 `--only-binary=:all:` 参数，表示只安装二进制文件，不安装源码。如果你使用了 `--no-binary` 参数，则需要将其设置为 `:none:`，表示不安装任何二进制文件。

def forward(self, samples: NestedTensor): """ The forward expects a NestedTensor, which consists of: - samples.tensor: batched images, of shape [batch_size x 3 x H x W] - samples.mask: a binary mask of shape [batch_size x H x W], containing 1 on padded pixels It returns a dict with the following elements: - "pred_logits": the classification logits (including no-object) for all queries. Shape= [batch_size x num_queries x (num_classes + 1)] - "pred_boxes": The normalized boxes coordinates for all queries, represented as (center_x, center_y, height, width). These values are normalized in [0, 1], relative to the size of each individual image (disregarding possible padding). See PostProcess for information on how to retrieve the unnormalized bounding box. - "aux_outputs": Optional, only returned when auxilary losses are activated. It is a list of dictionnaries containing the two above keys for each decoder layer. """ if isinstance(samples, (list, torch.Tensor)): samples = nested_tensor_from_tensor_list(samples) features, pos = self.backbone(samples) src, mask = features[-1].decompose() assert mask is not None hs = self.transformer(self.input_proj(src), mask, self.query_embed.weight, pos[-1])[0] outputs_class = self.class_embed(hs) outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid() out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_coord[-1]} if self.aux_loss: out['aux_outputs'] = self._set_aux_loss(outputs_class, outputs_coord) return out

这是一个模型的前向传播函数，它接受一个NestedTensor作为输入，并返回一个包含预测结果的字典。

输入的NestedTensor包含两个部分：
- `samples.tensor`：批次图像，形状为[batch_size x 3 x H x W]
- `samples.mask`：形状为[batch_size x H x W]的二进制掩码，其中填充像素为1

返回的字典包含以下元素：
- `"pred_logits"`：所有查询的分类logits（包括无对象）。形状为[batch_size x num_queries x (num_classes + 1)]
- `"pred_boxes"`：所有查询的标准化框坐标，表示为（中心x，中心y，高度，宽度）。这些值在[0, 1]范围内进行了归一化，相对于每个单独图像的大小（不考虑可能的填充）。有关如何获取非标准化边界框的信息，请参见PostProcess。
- `"aux_outputs"`：可选项，在激活辅助损失时返回。它是一个包含每个解码器层的上述两个键的字典列表。

这个函数首先将输入的samples转换为NestedTensor类型，然后使用backbone模型提取特征和位置信息。
接下来，它将最后一个特征图分解为源特征和掩码，并使用transformer模型对其进行处理。
然后，通过类别嵌入层和边界框嵌入层对处理后的特征进行分类和边界框预测。
最后，将预测的结果以字典的形式返回，并根据需要添加辅助损失。