targets = [] for mask in masks: sobel = torch.any(SOBEL(mask) != 0, dim=1, keepdims=True).float() if config['model'] == 'HED': targets.append(sobel) else: targets.append(torch.cat([mask, sobel], dim=1)) return targets是什么意思
时间: 2024-04-19 17:27:10 浏览: 11
这段代码用于生成目标(targets)的列表。
首先,声明一个空列表targets,用于存储目标。
然后,通过循环遍历masks列表中的每个mask。对于每个mask,进行以下操作:
1. 使用SOBEL函数对mask进行Sobel滤波。SOBEL函数返回一个与mask具有相同形状的张量,其中非零值表示经过Sobel滤波后的边缘信息。通过torch.any函数判断在维度为1的维度上,是否存在非零值,并保持维度为1。最后,将结果转换为float类型。
2. 根据配置文件中的'model'字段值判断模型是否为'HED'。如果是'HED'模型,则将sobel作为目标直接添加到targets列表中。
3. 如果模型不是'HED'模型,则将mask和sobel在维度为1上进行拼接,然后将拼接后的结果添加到targets列表中。
最后,返回targets列表,其中包含了根据不同条件生成的目标数据。
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train_inputs = inputs[:120, :].T train_targets = targets[:120, :].T test_inputs = inputs[120:, :].T test_targets = targets[120:, :].T 代码解释
这段代码是在将输入数据和目标数据进行划分,用于训练和测试模型。其中,inputs是输入数据矩阵,targets是目标数据矩阵。代码分为四行,分别对应着训练集输入数据、训练集目标数据、测试集输入数据、测试集目标数据的划分。
第一行代码 train_inputs = inputs[:120, :].T 将输入数据矩阵的前120行切片,即取前120个样本作为训练集的输入数据,然后对其进行转置,使得每一列对应一个样本。
第二行代码 train_targets = targets[:120, :].T 将目标数据矩阵的前120行切片,即取前120个样本作为训练集的目标数据,然后对其进行转置,使得每一列对应一个样本。
第三行代码 test_inputs = inputs[120:, :].T 将输入数据矩阵的第120行之后的所有行切片,即取剩余部分作为测试集的输入数据,然后对其进行转置,使得每一列对应一个样本。
第四行代码 test_targets = targets[120:, :].T 将目标数据矩阵的第120行之后的所有行切片,即取剩余部分作为测试集的目标数据,然后对其进行转置,使得每一列对应一个样本。
最终,train_inputs 和 train_targets 对应着训练集的输入数据和目标数据,test_inputs 和 test_targets 对应着测试集的输入数据和目标数据。
解释: with torch.no_grad(): for t in test_loader: imgs, targets = t
这段代码是使用PyTorch进行深度学习模型测试时常用的代码结构。具体解释如下:
1. `with torch.no_grad():`:这个语句表示在该代码块中不进行梯度计算,即不会对模型参数进行更新,只是进行测试或推理。
2. `for t in test_loader:`:这个语句表示对测试集中的每个样本进行测试,`test_loader`是一个PyTorch的数据加载器,可以批量加载数据。
3. `imgs, targets = t`:这个语句表示将每个样本的输入数据和目标数据分别赋值给`imgs`和`targets`变量,`imgs`是输入的图像数据,`targets`是该图像对应的目标标签数据。在测试过程中,目标数据一般是不用的,只需要对输入数据进行预测即可。
在这个代码块中,我们可以根据需要对每个样本进行预测,然后将预测结果与目标数据进行比较,从而评估模型的性能。需要注意的是,在测试过程中要关闭梯度计算,否则会浪费计算资源,而且可能会影响测试结果。