def eval_videodata label net args neteval # import pdb; pdbset_trace with torchno_grad batch_size = labelnumel num_crop = argstest_crops if argsdense_sample nu

这段代码是用于评估视频的函数。它接受视频数据（data）、标签（label）、网络模型（net）和参数（args）作为输入。

首先，代码将网络模型设置为评估模式（net.eval()），然后使用torch.no_grad()上下文管理器，以便在评估过程中不计算梯度。

接下来，代码根据参数设置批处理大小（batch_size）和裁剪数量（num_crop）。

• 如果使用密集样本（args.dense_sample=True），则将num_crop乘以10，以便在使用密集样本时进行10个剪辑的测试。
• 如果使用RGB模态（args.modality='RGB'），则视频长度为3。
• 如果使用RGBDiff模态（args.modality='RGBDiff'），则视频长度为18。

然后，将输入数据重新排列为(batch_size*num_crop, args.test_segments, length, data_in.size(2), data_in.size(3))的形状。如果参数中设置了shift（args.shift=True），则还会对数据进行进一步的重新排列。

接下来，将重新排列后的数据输入到网络模型中，得到输出结果（rst）。

如果参数中设置了softmax（args.softmax=True），则对输出结果进行softmax归一化，将其转化为概率值。

最后，将输出结果转化为NumPy数组，并返回结果（rst）。

如果网络模型中设置了is_shift（net.module.is_shift=True），则将rst重新形状为(batch_size, num_class)；否则，将rst重新形状为(batch_size, num_class)的平均值