input_size = (x.size()[2], x.size()[3]) TypeError: 'tuple' object is not callable

这个错误通常是因为你在代码中不小心把一个元组当成了函数调用。具体来说，可能是在某个地方把一个元组名当成了函数名并尝试执行它，导致 Python 报出了这个错误。

解决问题的方法是检查代码中所有使用了元组作为参数传递的地方，确保它们不会被错误地当成函数调用。同时，你还可以检查一下变量名是否被正确的定义和使用，以及是否有其他语法错误或逻辑错误导致了这个问题。

相关问题

你给的代码的 seq_len, batch_size, input_size = x.size() 报错TypeError: 'int' object is not callable

这个错误可能是由于变量名和函数名重复导致的。请检查代码中是否存在类似以下情况的代码：

size = 10
size(3)

在这个例子中，`size`被赋值为整数10，然后尝试将其当作函数调用，并传递参数3，这会导致TypeError: 'int' object is not callable错误。为了避免这种错误，请确保变量名和函数名不重复。您可以尝试将变量名更改为其他名称，例如：

seq_len, batch_size, input_size = x.size()

这样，在代码中调用`size()`函数时就不会与变量名冲突了。

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(input_nc, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, input_nc, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(input_nc, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, input_nc, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence = sequence1 + self.sequence self.model = nn.Sequential(*sequence) return self.model(input)，上述代码出现问题：TypeError: torch.cuda.FloatTensor is not a Module subclass，如何修改

这个错误一般出现在将张量作为模型输入时。需要将张量包装成一个 `nn.Parameter` 对象，或者将其转换为一个 `nn.Module` 对象。你可以尝试将最后一行代码修改为以下内容：

return nn.Sequential(*sequence)(input)

这里直接将 `nn.Sequential` 对象应用于输入张量 `input`，然后返回模型的输出。这样就可以避免将张量作为模型输入时出现的 `TypeError` 错误。