Short.toUnsignedInt(DataType.INT)

`Short.toUnsignedInt(DataType.INT)` 这个表达式在 Java 中是用来将 `DataType.INT` 类型（通常假设为整数类型 int）转换为无符号 short 类型的。`toUnsignedInt()` 是 `Short` 类的一个静态方法，它将一个有符号的整数值当作无符号整数处理。

int 类型的范围通常是 -2,147,483,648 到 2,147,483,647，而短整型 (short) 的范围是 -32,768 到 32,767。当你用 `toUnsignedInt()` 将 int 转换成 short 时，如果 int 值超过了 short 可表示的最大值，将会产生溢出并可能得到不可预知的结果。

如果你正在尝试确保数据不会溢出，或者需要执行特定于无符号类型的操作，请先检查 int 值是否在 short 的无符号范围内，然后进行转换。例如：

if (DataType.INT_VALUE <= Short.MAX_VALUE) {
    short unsignedInt = Short.toUnsignedInt(DataType.INT_VALUE);
    // ...
}

相关问题

[TRT] [W] onnx2trt_utils.cpp:375: Your ONNX model has been generated with INT64 weights, while TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32. [TRT] [W] onnx2trt_utils.cpp:403: One or more weights outside the range of INT32 was clamped [TRT] [W] input "images" with shape: (1, 3, 640, 640) dtype: DataType.FLOAT [TRT] [W] output "outputs" with shape: (1, 1) dtype: DataType.INT32 [TRT] [W] output "proto" with shape: (1, 100, 4) dtype: DataType.FLOAT [TRT] [W] output "461" with shape: (1, 100) dtype: DataType.FLOAT [TRT] [W] output "462" with shape: (1, 100) dtype: DataType.INT32

这些警告信息是由TensorRT引擎生成的。第一条警告表示您的ONNX模型使用了INT64类型的权重，而TensorRT不原生支持INT64类型。因此，TensorRT会尝试将权重转换为INT32类型。

第二条警告表示一些权重值超出了INT32类型的范围，因此TensorRT会对这些值进行截断。

接下来的几条警告描述了输入和输出的名称、形状和数据类型。例如，输入名称为"images"，形状为(1, 3, 640, 640)，数据类型为FLOAT。输出名称为"outputs"，形状为(1, 1)，数据类型为INT32。还有一些其他输出的详细信息。

这些警告信息通常是为了提醒您模型在TensorRT中的转换过程中可能遇到的问题，但并不一定表示存在错误。如果您的模型能够正常运行并产生预期的结果，可以忽略这些警告信息。如果您遇到了问题，可以进一步检查模型的输入、输出设置以及权重数值范围等方面是否正确。

def writeTiff(im_data, im_geotrans, im_proj, path): if 'int8' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_Byte elif 'int16' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_UInt16 else: datatype = gdal.GDT_Float32 if len(im_data.shape) == 3: im_bands, im_height, im_width = im_data.shape elif len(im_data.shape) == 2: im_data = np.array([im_data]) im_bands, im_height, im_width = im_data.shape # 创建文件 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype) if (dataset != None): dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) # 写入仿射变换参数 dataset.SetProjection(im_proj) # 写入投影 for i in range(im_bands): dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i]) del dataset解释一下

这是一个Python函数，用于将图像数据写入TIFF文件。函数的参数包括图像数据（im_data）、地理转换信息（im_geotrans）、投影信息（im_proj）和文件路径（path）。函数首先判断图像数据的数据类型，如果是int8类型，则设置数据类型为GDT_Byte，如果是int16类型，则设置数据类型为GDT_UInt16，否则设置数据类型为GDT_Float32。接着判断图像数据的维度，如果是三维，则表示有多个波段，分别为im_bands、im_height和im_width；如果是二维，则表示只有一个波段，需要将其转换为三维数组。