Update.
[picoclvr.git] / picoclvr.py
index cc937af..5da3943 100755 (executable)
@@ -196,13 +196,11 @@ def generate(
     nb_colors=5,
     pruner=None,
 ):
-
     assert nb_colors >= max_nb_squares and nb_colors <= len(color_name2rgb) - 1
 
     descr = []
 
     for n in range(nb):
-
         nb_squares = torch.randint(max_nb_squares, (1,)) + 1
         square_position = torch.randperm(height * width)[:nb_squares]
 
@@ -241,15 +239,8 @@ def generate(
 # Extracts the image after <img> in descr as a 1x3xHxW tensor
 
 
-def descr2img(descr, n, height, width):
-
-    if type(descr) == list:
-        return torch.cat([descr2img(d, n, height, width) for d in descr], 0)
-
-    if type(n) == list:
-        return torch.cat([descr2img(descr, k, height, width) for k in n], 0).unsqueeze(
-            0
-        )
+def descr2img(descr, height, width):
+    result = []
 
     def token2color(t):
         try:
@@ -257,15 +248,15 @@ def descr2img(descr, n, height, width):
         except KeyError:
             return [128, 128, 128]
 
-    d = descr.split("<img>")
-    d = d[n + 1] if len(d) > n + 1 else ""
-    d = d.strip().split(" ")[: height * width]
-    d = d + ["<unk>"] * (height * width - len(d))
-    d = [token2color(t) for t in d]
-    img = torch.tensor(d).permute(1, 0)
-    img = img.reshape(1, 3, height, width)
+    for d in descr:
+        d = d.split("<img>")[1]
+        d = d.strip().split(" ")[: height * width]
+        d = d + ["<unk>"] * (height * width - len(d))
+        d = [token2color(t) for t in d]
+        img = torch.tensor(d).permute(1, 0).reshape(1, 3, height, width)
+        result.append(img)
 
-    return img
+    return torch.cat(result, 0)
 
 
 ######################################################################
@@ -274,7 +265,6 @@ def descr2img(descr, n, height, width):
 
 
 def descr2properties(descr, height, width):
-
     if type(descr) == list:
         return [descr2properties(d, height, width) for d in descr]
 
@@ -319,7 +309,6 @@ def descr2properties(descr, height, width):
 
 
 def nb_properties(descr, height, width, pruner=None):
-
     if type(descr) == list:
         return [nb_properties(d, height, width, pruner) for d in descr]
 
@@ -353,7 +342,7 @@ if __name__ == "__main__":
             for d in descr:
                 f.write(f"{d}\n\n")
 
-        img = descr2img(descr, n=0, height=12, width=16)
+        img = descr2img(descr, height=12, width=16)
         if img.size(0) == 1:
             img = F.pad(img, (1, 1, 1, 1), value=64)