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 images, poses, bds, render_poses, i_test = load_llff_data(args.datadir, args.factor,
                                                                  recenter=True, bd_factor=.75,
                                                                spherify=args.spherify)

从load_llff_data 中取出的pose 是一个（20，3，5）的list。20代表一共有20张image，3×5是每一个image 的pose matrix。

pose 蓝色部分包含rotation matrix 和 translation vector，就是平移和旋转，是一般意义上的位姿矩阵T （camera-to-world affine）。 第4列红色的部分，分别代表图像的高height,宽度width，和相机的焦距Focal:在train函数里面有如下代码：

hwf = poses[0,:3,-1]  // 取出前三行最后一列元素（红色部分）
poses = poses[:,:3,:4]  // 取出pose里的平移和旋转部分
....中间代码略去.......
H, W, focal = hwf   // 分别赋予 Hieight、Width、focal

关于poses_bounds.npy 解释：这个文件存储这一个numpy 的数组：N×17，N 是图像的数量，17 个元素将会被转化为 3*5 的矩阵和两个深度值：视角 到 场景的最近和最远距离。

Nerf 代码的阅读：

Nerf 网络的搭建：

Input: layer = 0,Position Encoding 后的长度为 63 的vector
layer =9 时，将第8层的输出（channel=256）和 direction 进行Postion Encoding 之后（channel=27）进行concat

Output: 第8层的 density 为 alpha 的输出 和第10层的 rgb 3channel 的输出

netdepth = 8 , netwidth = 256 , input_ch = 63，是指position输入的维度（position encoding 之后的编码），skip = 4， 是因为在论文中 第5层出现了 skip connection.

model = NeRF(D=args.netdepth, W=args.netwidth,
                 input_ch=input_ch, output_ch=output_ch, skips=skips,
                 input_ch_views=input_ch_views, use_viewdirs=args.use_viewdirs).to(device)

Nerf 的 网络构建代码如下：

class NeRF(nn.Module):
    def __init__(self, D=8, W=256, input_ch=3, input_ch_views=3, output_ch=4, skips=[4], use_viewdirs=False):
        """ 
        """
        super(NeRF, self).__init__()
        self.D = D
        self.W = W
        ## Position Encoding之后的 位置vector通道数（63）
        self.input_ch = input_ch  
        ## Position Encoding之后的 direction的vector通道数（27）
        self.input_ch_views = input_ch_views
        self.skips = skips   ## 在第4层有跳跃连接
        self.use_viewdirs = use_viewdirs
        
        ## 前8层的MLP实现：输入为63，输出为 256
        self.pts_linears = nn.ModuleList(
            [nn.Linear(input_ch, W)] + [nn.Linear(W, W) if i not in self.skips else nn.Linear(W + input_ch, W) for i in range(D-1)])
        
        ### 构建了第9层的输入为 第8层的输出 和 direction 进行concat,输出为128 维
        self.views_linears = nn.ModuleList([nn.Linear(input_ch_views + W, W//2)])
   
        if use_viewdirs:
            self.feature_linear = nn.Linear(W, W) # 第9层 输出256维的向量
            self.alpha_linear = nn.Linear(W, 1) # 第9层输出 density alpha(1维)
            self.rgb_linear = nn.Linear(W//2, 3)
        else:
            self.output_linear = nn.Linear(W, output_ch)

    def forward(self, x):
        input_pts, input_views = torch.split(x, [self.input_ch, self.input_ch_views], dim=-1)
        h = input_pts
        for i, l in enumerate(self.pts_linears):
            h = self.pts_linears[i](h)
            h = F.relu(h)
            if i in self.skips:
                h = torch.cat([input_pts, h], -1)

        if self.use_viewdirs:
            alpha = self.alpha_linear(h)
            feature = self.feature_linear(h)
            h = torch.cat([feature, input_views], -1) #第9层concat direction 向量
        
            for i, l in enumerate(self.views_linears):
                h = self.views_linears[i](h)
                h = F.relu(h)

            rgb = self.rgb_linear(h)  ## 输出rgb 3维度向量
            outputs = torch.cat([rgb, alpha], -1)
        else:
            outputs = self.output_linear(h)

        return outputs