def __call__(self, sample): Ref, Def, Dispx, Dispy = sample['Ref'], sample['Def'], sample['Dispx'], sample['Dispy'] self.mean = 0.0 self.std = 255.0 self.mean1 = -1.0 self.std1 = 2.0 # 将numpy转换为tensor赋值 return {'Ref': torch.from_numpy((Ref - self.mean) / self.std).float(), 'Def': torch.from_numpy((Def - self.mean) / self.std).float(), 'Dispx': torch.from_numpy((Dispx - self.mean1) / self.std1).float(), 'Dispy': torch.from_numpy((Dispy - self.mean1) / self.std1).float()}

这段代码是一个函数的实现，其目的是将输入的样本进行预处理并转换为PyTorch的tensor类型。函数接受一个字典作为参数，其中包含了'Ref'、'Def'、'Dispx'和'Dispy'四个键值对。每个键对应的值是一个NumPy数组。

函数首先定义了一些变量，包括均值和标准差。然后，通过将输入样本中的每个数组减去均值并除以标准差的方式，对输入进行归一化处理。最后，将处理后的结果转换为PyTorch的tensor类型，并将其存储在一个新的字典中返回。

这个函数可以用于数据预处理步骤，以确保输入数据在训练或推断过程中具有相同的尺度和分布。

相关问题

class Normalization(object): # """将字典sample中的ndarrays转换为Tensors字典.""" def __call__(self, sample): Ref, Def, Dispx, Dispy = sample['Ref'], sample['Def'], sample['Dispx'], sample['Dispy'] self.mean = 0.0 self.std = 255.0 self.mean1 = -1.0 self.std1 = 2.0 # 将numpy转换为tensor赋值 return {'Ref': torch.from_numpy((Ref - self.mean) / self.std).float(), 'Def': torch.from_numpy((Def - self.mean) / self.std).float(), 'Dispx': torch.from_numpy((Dispx - self.mean1) / self.std1).float(), 'Dispy': torch.from_numpy((Dispy - self.mean1) / self.std1).float()}

这段代码是一个名为Normalization的类，用于将字典中的ndarrays转换为Tensors字典。在调用该类时，会传入一个样本（sample）字典作为参数。该样本字典包含了'Ref'、'Def'、'Dispx'和'Dispy'这四个键，对应的值是ndarray类型。

在这个类的实现中，首先从样本字典中获取'Ref'、'Def'、'Dispx'和'Dispy'这四个ndarrays，并将其赋值给对应的变量Ref、Def、Dispx和Dispy。

接下来，定义了一些用于标准化处理的参数。mean和std分别表示Ref和Def的平均值和标准差，mean1和std1分别表示Dispx和Dispy的平均值和标准差。

最后，通过torch.from_numpy将ndarrays转换为Tensors，并应用标准化公式进行处理，将处理后的结果存储在一个新的字典中，并返回该字典作为结果。

注意：代码中未给出Normalization类的完整定义，因此无法确定是否还有其他方法或属性。

sample = {'Ref': Ref, 'Def': Def, 'Dispx': Dispx, 'Dispy': Dispy}

这段代码创建了一个名为`sample`的字典，其中包含了四个键值对。每个键对应一个数组，分别是`Ref`、`Def`、`Dispx`和`Dispy`。

根据之前的代码，`Ref`是一个NumPy数组，可能是从文件中加载的数据。`Def`、`Dispx`和`Dispy`可能是类似的数组或其他数据类型。

通过将这些数组作为值，与相应的键一起存储在`sample`字典中，可以方便地将这些数据一起组织和传递给其他部分的代码进行处理或分析。

如果您有关于这段代码的更多问题或需要进一步的解释，请随时提问。