Notes

projects/NeRF/configs/config_nerf.py

@@ -38,7 +38,7 @@ def get_nerf_dataset(dataset_type="Blender"):
 train.train_micro_batch_size = 1024
 train.test_micro_batch_size = 1
 train.dataset_type = "Blender"
-train.blender_dataset_path = "/path/to/llff"
+train.blender_dataset_path = "/home/Bigdata/Nerf/nerf_synthetic/chair"
 train.llff_dataset_path = "/path/to/llff"
 train.train_epoch = 16 if train.dataset_type == "Blender" else 30
 train.warmup_ratio = 0 / train.train_epoch

projects/NeRF/evaluation/nerf_evaluator.py

@@ -33,6 +33,10 @@ def process(self, inputs, outputs):
             outputs["losses"],
             outputs["rgbs"].squeeze(0),
         )
+        """
+        Notes:
+        这里也是一样，我需要通过额外的squeeze(0)操作来恢复原有的变量
+        """
         typ = list(outputs.keys())[1]
         outputs.pop(typ)
         outputs.pop("losses")

projects/NeRF/modeling/System.py

@@ -414,6 +414,17 @@ def forward(self, rays, rgbs, c2w=None, valid_mask=None):
             for key,value in results.items():
                 re[key] = value.unsqueeze(0)
             re["rgbs"] = rgbs.unsqueeze(0)
+            """
+            Notes:
+            这里首先不支持传出str，int等类型，且输出为一个字典，
+            后续代码会对这些指标进行计算，但通常情况下我想要传到
+            evaluator的不是相应指标，而是需要保存的中间值。因为
+            在这里我取不到forward的第一个batch_idx，所以只能
+            在evaluator进行运算。
+
+            可以的话在这里加入一个额外的字典，其中这个字典存储的元
+            素不会经过检查会直接传到evaluator，而供用户进行扩展。
+            """
             return re