y_true = y_true.astype(np.int64) assert y_pred.size == y_true.size D = max(y_pred.max(), y_true.max()) + 1 w = np.zeros((D, D), dtype=np.int64) for i in range(y_pred.size): w[y_pred[i], y_true[i]] += 1 ind = linear_assignment(w.max() - w) return sum([w[i, j] for i, j in ind]) * 1.0 / y_pred.size

这段代码是计算分类问题的预测准确率，使用了匈牙利算法（linear_assignment）求解最大权匹配。具体来说，y_pred和y_true分别表示模型的预测和真实标签，D等于两者中最大的标签加1，w是大小为DxD的矩阵，其中w[i, j]表示预测为i且真实标签为j的样本数量。然后通过匈牙利算法求解最大权匹配，得到ind表示最优匹配方案，最终返回正确预测的样本数占总样本数的比例。

相关问题

assert(input_size == output_size) AssertionError

在这种情况下，assertion error表示输入大小与输出大小不匹配。这通常用于在代码中检查条件是否为真。在你的问题中，assert(input_size == output_size) 表示你期望输入大小和输出大小相等，但实际上它们不匹配，导致出现了AssertionError。

要解决这个问题，你可以检查输入和输出的大小，并确保它们在代码中的逻辑正确。你可以通过打印输入和输出的大小来调试，并检查相关的计算或逻辑是否有错误。另外，你也可以使用断言来验证其他条件，以确保代码的正确性。

self.base = self.get_base() assert size assert (size / downscale_f).is_integer() self.size = size self.LR_size = int(size / downscale_f) self.min_crop_f = min_crop_f self.max_crop_f = max_crop_f assert(max_crop_f <= 1.) self.center_crop = not random_crop self.image_rescaler = albumentations.SmallestMaxSize(max_size=size, interpolation=cv2.INTER_AREA) self.pil_interpolation = False # gets reset later if incase interp_op is from pillow解析

这是一个用于超分辨率处理的类，其中`self.get_base()`方法用于获取基础模型。该类有以下参数：

1. `size`：一个整数，表示图像的大小。该值应该可以被`downscale_f`整除。

2. `downscale_f`：一个整数，表示图像下采样的因子。默认值为`4`。

3. `min_crop_f`：一个浮点数，表示对图像进行裁剪时最小的裁剪因子。默认值为`0.5`。

4. `max_crop_f`：一个浮点数，表示对图像进行裁剪时最大的裁剪因子。默认值为`1.0`。

5. `random_crop`：一个布尔值，表示是否对图像进行随机裁剪。默认值为`True`。

在该类的`__init__`方法中，首先调用`self.get_base()`方法获取基础模型，并将其赋值给`self.base`属性。然后对输入参数进行检查，并将它们作为类的属性。接下来，根据输入的`size`和`downscale_f`计算出低分辨率图像的大小，并将其赋值给`self.LR_size`属性。然后根据输入的`random_crop`参数，确定是否使用中心裁剪。最后，使用`albumentations.SmallestMaxSize`类来对图像进行缩放，并将其赋值给`self.image_rescaler`属性。

该类主要用于加载和处理图像数据，可以使用`__getitem__`方法从数据集中获取图像，并根据输入参数进行预处理，以便用于训练模型。