在复现Meta-SR的过程中，发现如果嵌套多个for 循环会使速度过慢。这是下面实验得出的结论：

Corder = torch.ne(ouput[0,0,:,:],np.NAN)
# Corder = []
# for i in range(outH):
#     for j in range(outW):
#         i1,j1 = i//self.scale, j//self.scale
#         Corder.append([i1,j1])
# Corder = np.array(Corder).astype('uint8')

Corder = Corder[:,:]//self.scale

所以尽量避免使用多个for训练嵌套，要么就使用numpy，或者使用GPU最快！

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