优化这段shader代码 tex_result = ts.tex_clamp_u == 2 ? (abs(tex_uv.x) > 0 && abs(tex_uv.x) < 1 ? tex_result : half4(0,0,0,0)) : tex_result;

可以尝试将条件判断语句拆分成两个语句，这样可以避免使用三目运算符和逻辑运算符，从而使代码更加清晰和易读。具体实现如下：

if (ts.tex_clamp_u == 2) {
    if (abs(tex_uv.x) > 0 && abs(tex_uv.x) < 1) {
        // texture coordinate is within range, use original texel value
        tex_result = tex_result;
    } else {
        // texture coordinate is outside range, set texel value to zero
        tex_result = half4(0, 0, 0, 0);
    }
}

这样做的好处是，可以更清晰地表达代码的逻辑，同时也更容易进行调试和维护。

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shader代码优化 tex_result = ts.tex_clamp_u == 2 ? (abs(tex_uv.x) > 0 && abs(tex_uv.x) < 1 ? tex_result : half4(0,0,0,0)) : tex_result;

这段代码可以进行如下优化：

1. 将绝对值运算符 abs() 去掉，因为 tex_uv.x 的范围已经被限制在 [0,1] 之间；
2. 将判断条件中的逻辑运算符 && 换成位运算符 &，因为逻辑运算符在某些情况下会涉及到短路计算，而位运算符则不会；
3. 将三目运算符 ?: 改写成 if-else 语句，因为 if-else 语句更易于阅读和理解。

修改后的代码如下：

if (ts.tex_clamp_u == 2) {
if (tex_uv.x < 0 || tex_uv.x > 1) {
tex_result = half4(0,0,0,0);
}
}

注：这里只针对原始代码段进行了简化，如需完整优化建议结合实际情况进行。

class DropBlock_Ske(nn.Module): def __init__(self, num_point, block_size=7): super(DropBlock_Ske, self).__init__() self.keep_prob = 0.0 self.block_size = block_size self.num_point = num_point self.fc_1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.fc_2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, input, keep_prob, A): # n,c,t,v self.keep_prob = keep_prob if not self.training or self.keep_prob == 1: return input n, c, t, v = input.size() input_attention_mean = torch.mean(torch.mean(input, dim=2), dim=1).detach() # 32 25 input_attention_max = torch.max(input, dim=2)[0].detach() input_attention_max = torch.max(input_attention_max, dim=1)[0] # 32 25 avg_out = self.fc_1(input_attention_mean) max_out = self.fc_2(input_attention_max) out = avg_out + max_out input_attention_out = self.sigmoid(out).view(n, 1, 1, self.num_point) input_a = input * input_attention_out input_abs = torch.mean(torch.mean( torch.abs(input_a), dim=2), dim=1).detach() input_abs = input_abs / torch.sum(input_abs) * input_abs.numel() gamma = 0.024 M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype) M = torch.matmul(M_seed, A) M[M > 0.001] = 1.0 M[M < 0.5] = 0.0 mask = (1 - M).view(n, 1, 1, self.num_point) return input * mask * mask.numel() / mask.sum()

这段代码定义了一个名为DropBlock_Ske的PyTorch模型类。该类继承自nn.Module基类，并实现了模型的前向传播逻辑。

在初始化方法中，定义了一些模型的属性，包括keep_prob、block_size、num_point等。然后，定义了两个全连接网络层fc_1和fc_2，并使用nn.Sequential组织网络层的结构。最后，使用nn.Sigmoid定义了一个Sigmoid激活函数。

在前向传播方法中，首先根据输入的keep_prob值判断是否需要执行DropBlock操作，如果不需要则直接返回输入。接着，获取输入张量的形状，并计算出输入张量的均值和最大值。通过两个全连接网络层对均值和最大值进行处理，将处理结果相加得到out。然后，使用Sigmoid激活函数对out进行处理，得到一个形状为(n, 1, 1, num_point)的张量input_attention_out。将input_attention_out与输入张量input相乘得到input_a。

接下来，计算input_a的绝对值的平均值，并将其除以总数并乘以元素个数，得到一个形状为(n,)的张量input_abs。定义了一个gamma值，并将input_abs与gamma相乘并经过torch.clamp函数进行限制，再经过torch.bernoulli函数进行伯努利采样，得到一个形状与输入相同的二值张量M_seed。使用torch.matmul函数将M_seed与A矩阵相乘得到M。

然后，将M中大于0.001的元素赋值为1.0，小于0.5的元素赋值为0.0。接着，将1减去M得到mask，将mask乘以输入张量input，并除以mask中的元素个数与总和，得到最终的输出张量。

这个模型类实现了DropBlock_Ske操作，其中包含了一些全连接网络层和一些基于概率的操作。它的具体功能和用途可能需要根据上下文来确定。