# 计算损失和EPE loss = multiscaleEPE(output, target, weights=args.multiscale_weights, sparse=args.sparse) flow2_EPE = args.div_flow * realEPE(output[0], target, sparse=args.sparse) # 更新损失和EPE losses.update(loss.item(), target.size(0)) train_writer.add_scalar('train_loss', loss.item(), n_iter) flow2_EPEs.update(flow2_EPE.item(), target.size(0)) # 计算梯度并优化步骤 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() scheduler.step()

这段代码是一个训练循环中的一部分。它计算了损失值和平均端点误差（EPE），并更新了损失和EPE的累积平均值。接下来，代码计算了梯度并执行优化步骤，即通过调用optimizer.zero_grad()清零梯度、调用loss.backward()计算梯度、调用optimizer.step()执行一步优化。最后，代码调用scheduler.step()来更新学习率调度器。

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def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Convert .pt file to .wts') parser.add_argument('-w', '--weights', required=True, help='Input weights (.pt) file path (required)') parser.add_argument('-o', '--output', help='Output (.wts) file path (optional)') args = parser.parse_args() if not os.path.isfile(args.weights): raise SystemExit('Invalid input file') if not args.output: args.output = os.path.splitext(args.weights)[0] + '.wts' elif os.path.isdir(args.output): args.output = os.path.join( args.output, os.path.splitext(os.path.basename(args.weights))[0] + '.wts') return args.weights, args.output

这段代码是一个命令行参数解析函数 `parse_args()`，它使用 `argparse` 库来解析命令行参数。它接受两个参数：`weights` 和 `output`，其中 `weights` 是必需的，`output` 是可选的。

- `-w` 或 `--weights` 参数用于指定输入的权重文件路径（必需）。
- `-o` 或 `--output` 参数用于指定输出的文件路径（可选）。

如果没有输入权重文件或者文件不存在，会抛出异常并退出程序。如果没有指定输出文件路径，则默认将输出文件路径设置为输入权重文件路径的基本名称（去掉扩展名）加上 `.wts` 扩展名。如果指定的输出路径是一个目录，则将输出文件路径设置为该目录下与输入权重文件基本名称相同的文件名加上 `.wts` 扩展名。

最后，函数返回解析后的权重文件路径和输出文件路径。

def sparse_max_pool(input, size): positive = (input > 0).float() negative = (input < 0).float() output = F.adaptive_max_pool2d(input * positive, size) - F.adaptive_max_pool2d(-input * negative, size) return output def multiscaleEPE(network_output, target_flow, weights=None, sparse=False): def one_scale(output, target, sparse): b, _, h, w = output.size() if sparse: target_scaled = sparse_max_pool(target, (h, w)) else: target_scaled = F.interpolate(target, (h, w), mode='area') return EPE(output, target_scaled, sparse, mean=False) if type(network_output) not in [tuple, list]: network_output = [network_output] if weights is None: weights = [0.005, 0.01, 0.02, 0.08, 0.32] # as in original article assert(len(weights) == len(network_output)) loss = 0

这段代码是用于计算多尺度光流场误差（Multiscale End Point Error，multiscaleEPE）的。其中，输入参数network_output表示网络的输出，target_flow表示目标光流场，weights表示不同尺度的权重。如果sparse参数为True，则会忽略无效的光流向量，即目标光流场中两个坐标都为0的向量。

该函数首先判断网络的输出是否为tuple或list类型，如果不是，则将其转化为list类型。然后，根据权重weights计算每个尺度的误差，并将它们加起来作为整个多尺度误差的结果。其中，每个尺度的误差是通过调用函数one_scale计算得到的。one_scale函数用于计算单个尺度下的误差，具体实现是将目标光流场缩放到与网络输出相同的尺度，然后调用EPE函数计算误差。最后，将每个尺度的误差乘以对应的权重，然后将它们相加得到整个多尺度误差。