Aborted (core dumped)

记录一些莫名其妙的torch报错

plane fitting

这里有两个值，四个pixel的avg按正常的值求出来，没有梯度；主要是怎么从中心点出发，扩大半径以求解对应的normal，这里为了不增加额外计算，就把sdf_lloss那部分不同半径同一位置计算的sdf删掉了，即： cal_sdf_loss=False，但显然这样或造成计算图不一致报错（我猜是这个原因），总之加入额外计算后就不再报错了。

sdf_network二次调用算loss

sdf, radius_loss = sdf_network(pts, dirs, self.encoding, sample_ball_radii, cal_sdf_loss = True)
sdf2,_ = sdf_network(pts, dirs2, self.encoding, sample_ball_radii, cal_sdf_loss = True)dir_error = sdf-sdf2
dir_loss = F.mse_loss(dir_error, torch.zeros_like(dir_error), reduction='sum') / dir_error.shape[0]

1. 计算sdf2时，dirs2的数值必须合理，否则loss.backward()会报错
2. sdf2的计算过程必须和sdf1的保持一致，即： cal_sdf_loss 不可以等于False，否则也会报错，这一点同plane fitting遇到的问题