人工智能训练代码

　　for i_test, data_test in enumerate(test_salobj_dataloader):

　　print("inferencing:",img_name_list[i_test].split(os.sep)[-1])

　　inputs_test = data_test['image']

　　inputs_test = inputs_test.type(torch.FloatTensor)

　　if torch.cuda.is_available():

　　inputs_test = Variable(inputs_test.cuda())

　　else:

　　inputs_test = Variable(inputs_test)

　　d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7= net(inputs_test)

　　pred = 1.0 - d1[:,0,:,:]

　　pred = normPRED(pred)

　　save_output(img_name_list[i_test],pred,prediction_dir)

　　del d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7

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