def _forward_pass(self, img_in1,img_in2): img_in1=img_in1.unsqueeze(0) img_in2 = img_in2.unsqueeze(0) img_in1 = img_in1.to(self.device) img_in2 = img_in2.to(self.device) self.shape_h = img_in1.shape[-2] self.shape_w = img_in1.shape[-1] self.G_pred = self.net_G(img_in1, img_in2) return self._visualize_pred()什么意思
时间: 2023-06-07 16:08:03 浏览: 66
这是一个私有函数 _forward_pass,在输入 img_in1 和 img_in2 之后,使用 self.device 指定设备后,通过 net_G 进行图像处理并输出 G_pred。最后,将 G_pred 可视化后返回结果。
相关问题
feat_original = lpips_model.forward(img_original_tensor.unsqueeze(0))TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'in1'
这个错误提示表明在调用`lpips_model.forward()`方法时,缺少了必需的输入参数`in1`。这个参数通常是一个张量或者数据集,具体取决于LPIPS模型的实现方式。
要解决这个问题,你需要检查代码中的`lpips_model`对象的定义,并确定需要传递哪些参数给`forward()`方法,以便它能够正确地计算LPIPS距离。通常情况下,你需要将图像数据转换为张量,并将其传递给`lpips_model.forward()`方法,例如:
```python
import torch
import lpips
# 加载预训练的LPIPS模型
lpips_model = lpips.LPIPS(net='vgg')
# 读取原始图像和压缩后的图像
img_original = torch.randn(1, 3, 256, 256) # 假设原始图像是一个3通道的256x256张量
img_compressed = torch.randn(1, 3, 256, 256) # 假设压缩后的图像也是一个3通道的256x256张量
# 将图像数据传递给LPIPS模型的forward()方法,并计算LPIPS距离
lpips_distance = lpips_model.forward(img_original, img_compressed).mean()
print('LPIPS distance:', lpips_distance)
```
在这个示例中,我们首先使用`lpips.LPIPS()`函数加载了一个预训练的LPIPS模型,并将其存储在`lpips_model`对象中。然后,我们使用`torch.randn()`函数生成了两个随机的3通道256x256张量,分别代表原始图像和压缩后的图像。最后,我们将这两个张量传递给`lpips_model.forward()`方法,并计算LPIPS距离。
需要注意的是,不同的LPIPS模型可能需要不同数量和类型的输入参数,具体取决于模型的实现方式。因此,在使用LPIPS模型时,你需要查看其文档或源代码,以便更好地理解如何正确地使用它。
int data_in1[2][63]={0};
这是一个二维数组的定义,并进行了初始化。该数组名为`data_in1`,它有两个维度,第一维度的长度为2,第二维度的长度为63。每个元素的类型为`int`。在定义时,使用了初始化表达式`{0}`,表示将数组中的每个元素都初始化为0。
需要注意的是,在C语言中,数组的下标从0开始计数,因此该数组中的第一维度的有效下标为0和1,第二维度的有效下标为0到62。