利用ops.DeformConv2d(),出现错误:forward() missing 1 required positional argument: 'offset'
时间: 2024-04-06 10:10:02 浏览: 198
这个错误是因为在使用 `ops.DeformConv2d()` 时,没有传递所需参数 `offset`。`ops.DeformConv2d()` 是一个带有可变参数的函数,其中 `offset` 参数是必需的,因为它用于计算卷积时使用的偏移量。因此,当您调用 `ops.DeformConv2d()` 时,确保传递 `offset` 参数。
示例代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from mmcv.ops import DeformConv2d
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv_offset = nn.Conv2d(256, 256 * 3 * 3, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.deform_conv = DeformConv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1, deform_groups=1)
def forward(self, x):
offset = self.conv_offset(x)
x = self.deform_conv(x, offset)
return x
net = Net()
x = torch.randn(1, 256, 64, 64)
output = net(x)
print(output.shape)
```
在此示例中,我们定义了一个具有 `DeformConv2d` 层的神经网络,同时定义了一个 `conv_offset` 层。在 `forward` 函数中,我们首先将输入 `x` 通过 `conv_offset` 层进行卷积,生成 `offset` 参数,然后将其传递给 `DeformConv2d` 层。这样就能够正确地使用 `DeformConv2d` 层。
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