为这段代码加上注释 def get_split_merge(img): h,w,c = img.shape img_upper = img[0:int(5/12*h),:] img_lower = img[int(1/3*h):,:] img_upper = cv2.resize(img_upper,(img_lower.shape[1],img_lower.shape[0])) new_img = np.hstack((img_upper,img_lower)) return new_img

好的，以下是代码注释：

def get_split_merge(img):
    # 获取输入图像的高、宽和通道数
    h, w, c = img.shape
    
    # 将输入图像分为上下两部分，上部分高度为原图高度的 5/12，下部分高度为原图高度的 2/3
    img_upper = img[0:int(5/12*h),:]
    img_lower = img[int(1/3*h):,:]
    
    # 将上部分图像缩放到与下部分图像相同的大小
    img_upper = cv2.resize(img_upper, (img_lower.shape[1], img_lower.shape[0]))
    
    # 将缩放后的上下两部分图像水平拼接
    new_img = np.hstack((img_upper, img_lower))
    
    # 返回拼接后的新图像
    return new_img

这段代码的功能是将输入的图像分为上下两部分，将上部分缩放到与下部分相同的大小，然后将缩放后的上下两部分水平拼接，最终返回拼接后的新图像。

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给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
    total_num_proc = sum(list_num_proc)

    # merged_state_dict = dict()
    dict_keys = list_state_dict[0].keys()
    
    # Check if all state dicts have the same keys
    for state_dict in list_state_dict[1:]:
        assert state_dict.keys() == dict_keys

    # accumulate extra sgrad and remove from state_dict
    if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
        prefix = "extra."
        for state_dict in list_state_dict:
            del_list = []
            for key, param in state_dict.items():
                # Check if the key starts with 'extra.'
                if key[:len(prefix)] == prefix:
                    # Get the corresponding sgrad key
                    sgrad_key = key[len(prefix):]
                    
                    # Create a mask of zeroes
                    mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
                    
                    # Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
                    dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
                    dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)

                    # Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
                    self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
                    
                    # Add the key to the delete list
                    del_list.append(key)

            # Remove the keys from the state_dict
            for del_key in del_list:
                del state_dict[del_key]

这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法，主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释：

- `total_num_proc`：所有进程数的总和。
- `dict_keys`：状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次，则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`：额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典，遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头，则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量，并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。

img_merged = Image.merge("RGB", (r, g, b))

这行代码是将三个颜色通道（r、g、b）合并成一张 RGB 图像。Image.merge() 方法需要两个参数，第一个参数是图像模式（"RGB" 表示三个颜色通道），第二个参数是一个元组，包含了每个通道的图像数据。在这个例子中，r、g、b 分别是三个颜色通道的图像数据，它们被合并成一张完整的 RGB 图像。