image_data, image_metas, windows = resize_image([np.array(image)], self.config)
时间: 2023-11-22 12:05:29 浏览: 32
这是一行代码,看起来像是针对图像进行处理的。其中,`np.array(image)`是一个图像,`resize_image`是一个函数,它的参数是一个包含一个图像数组以及一些配置信息的列表。该函数返回三个值:调整大小后的图像数据、图像元数据和窗口信息。具体实现细节需要查看函数定义。如果您有相关的代码和上下文信息,我可以更好地回答您的问题。
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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\31225\Desktop\MVSNet_pytorch-master\train.py", line 77, in <module> train_dataset = MVSDataset(args.trainpath, args.trainlist, "train", 3, args.numdepth, args.interval_scale) File "C:\Users\31225\Desktop\MVSNet_pytorch-master\datasets\dtu_yao.py", line 20, in __init__ self.metas = self.build_list() File "C:\Users\31225\Desktop\MVSNet_pytorch-master\datasets\dtu_yao.py", line 24, in build_list with open(self.listfile) as f: TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType
这个错误提示是说在文件路径或者文件名是None的情况下无法打开文件,可能是在初始化 `MVSDataset` 对象时传入了错误的参数,你可以检查以下参数 `args.trainpath`、`args.trainlist` 是否正确赋值。同时也需要检查代码中是否有对这些参数的错误操作,比如没有给这些参数赋值,或者在使用这些参数时没有进行判空操作。
该怎么修改代码 使其在某些情况下使用torch.cuda.empty_cache()
可以在函数的参数列表中添加一个布尔类型的参数,用来表示是否清空 GPU 存储空间。如果这个参数为 True,则在每个 batch 中使用 torch.cuda.empty_cache();否则,不使用。这样可以根据不同的情况来选择是否清空 GPU 存储空间,从而提高程序的性能。修改后的代码如下所示:
```python
def test(engine, data_loader, clear_cache=False):
engine.eval()
results = []
dataset = data_loader.dataset
prog_bar = ProgressBar(len(dataset))
for i, data in enumerate(data_loader):
with torch.no_grad():
result = engine(data)[0]
if clear_cache:
torch.cuda.empty_cache()
results.append(result)
batch_size = len(data["video_metas"][0].data)
for _ in range(batch_size):
prog_bar.update()
return results
```
在使用该函数时,如果需要清空 GPU 存储空间,可以将 clear_cache 参数设置为 True,例如:
```python
results = test(engine, data_loader, clear_cache=True)
```
如果不需要清空 GPU 存储空间,则可以省略 clear_cache 参数或者将其设置为 False。
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