tri.add_points报错RuntimeError: incremental mode not enabled or already closed

这个错误通常在使用PyTorch进行自动微分时出现，可能是因为您尝试在未启用增量模式的情况下使用它，或者是因为您已经关闭了增量模式。您可以通过在代码中添加以下语句来启用增量模式：

with torch.enable_grad():
    # Your code here

如果您已经使用了增量模式并且想要关闭它，您可以通过调用以下语句来完成：

torch.set_grad_enabled(False)

此外，您可能需要检查您的代码是否正确设置了自动微分，例如在计算图之前调用`loss.backward()`来计算梯度。

相关问题

完善代码：import math class Triangle: def __init__(self, a, b, c): self.__a = a self.__b = b self.__c = c def get_area(self): h = (self.__a+self.__b+self.__c)/2 s = math.sqrt(h*(h-self.__a)*(h-self.__b)*(h-self.__c)) print(f'三角形的面积：{s}') tri = Triangle(3, 4, 5)

代码已经很完整了，只需要添加一行代码来调用 `get_area()` 方法即可计算三角形的面积，如下所示：

tri.get_area()

完整代码如下：

import math

class Triangle:
    def __init__(self, a, b, c):
        self.__a = a
        self.__b = b
        self.__c = c
    
    def get_area(self):
        h = (self.__a+self.__b+self.__c)/2
        s = math.sqrt(h*(h-self.__a)*(h-self.__b)*(h-self.__c))
        print(f'三角形的面积：{s}')

tri = Triangle(3, 4, 5)
tri.get_area()

输出结果为：

三角形的面积：6.0

详细解释代码def unwrap_screen_into_uv(images, screen_coords, tri, ver_uv_index, uv_size): # prepare UV maps imageH, imageW = images.get_shape().as_list()[1:3] n_channels = images.get_shape().as_list()[-1] batch_size, n_ver, _ = screen_coords.get_shape().as_list() batch_indices = tf.tile( tf.reshape(tf.range(batch_size),[batch_size, 1, 1]), [1,n_ver,1])

这段代码的作用是将屏幕坐标映射到UV纹理坐标系中。具体来说，它以三角形顶点的UV纹理坐标和三角形顶点在屏幕上的坐标作为输入，计算出每个像素对应的UV纹理坐标，并返回一个与输入图像大小相同的UV纹理图。代码实现的过程如下：

1. 获取输入图像和顶点屏幕坐标。其中，images是输入的图像，screen_coords是顶点屏幕坐标，tri是三角形顶点索引，ver_uv_index是每个顶点的UV纹理坐标索引，uv_size是UV纹理图的大小。

2. 获取输入图像的高度和宽度，以及输入图像的通道数。

3. 获取顶点屏幕坐标的批次大小、顶点数量和坐标维度。

4. 创建一个批次索引张量，用于将UV纹理坐标映射到正确的批次中。

5. 将顶点屏幕坐标转换为UV纹理坐标。对于每个三角形，它首先计算出三角形在UV纹理坐标系中的坐标，然后使用重心坐标插值将每个像素的UV纹理坐标计算出来。

6. 将计算出的UV纹理坐标重新映射回输入图像的坐标系，并使用双线性插值计算每个像素的值。

7. 返回计算出的UV纹理图。

需要注意的是，这段代码使用了 TensorFlow 的张量操作来实现高效的并行计算，可以在 GPU 上加速运行。