shape = self.batch_shapes[self.batch[index]] if self.rect else self.img_size如果不想用self.rect，怎么修改

如果你不想使用self.rect，可以直接在判断语句中使用True或False来代替self.rect。具体来说，如果你希望始终使用batch_shapes中的尺寸信息，可以将代码修改为：

shape = self.batch_shapes[self.batch[index]]

如果你希望始终使用img_size作为尺寸信息，可以将代码修改为：

shape = self.img_size

这样就不需要使用self.rect来进行判断了。

相关问题

解释shape = self.batch_shapes[self.batch[index]] if self.rect else self.img_size

这段代码是在一个类中的方法中使用的，其中self.batch_shapes是一个字典，存储了不同batch中图像的尺寸信息。self.batch[index]是当前处理的batch的索引，self.rect是一个布尔类型的变量，用于判断当前处理的图像是否为矩形。如果self.rect为True，则将当前batch中对应图像的尺寸信息赋值给shape；否则将img_size赋值给shape。最终的目的是为了得到当前处理的图像的尺寸信息，以便后续的处理。

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')

这段代码定义了一个名为define_gan的方法，用于在GAN模型中定义生成器（generator）、监督模型（supervisor）、判别器（discriminator）、恢复模型（recovery）和嵌入器（embedder）。

在该方法中，使用各个类的build方法构建了相应的模型，并将其存储在相应的实例变量中：

- self.generator_aux：通过调用Generator类的build方法构建生成器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
- self.supervisor：通过调用Supervisor类的build方法构建监督模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.discriminator：通过调用Discriminator类的build方法构建判别器模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.recovery：通过调用Recovery类的build方法构建恢复模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.embedder：通过调用Embedder类的build方法构建嵌入器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。

接下来，定义了两个输入层对象X和Z。它们分别表示真实数据输入和随机噪声输入。X和Z的形状分别为[self.seq_len, self.n_seq]，batch_size设置为self.batch_size。

这段代码的目的是在GAN模型中定义各个组件，并创建输入层对象以供后续使用。