出错 ms_blind_deconv (line 113) yx = conv2(ys, dx, 'shape'); 出错 test_blind

时间: 2023-11-23 19:03:13 浏览: 90
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blind-deconvolution

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在该错误的代码行113中，出现了ms_blind_deconv函数调用中的错误。根据错误信息，问题出在conv2函数调用上，具体是由于参数'shape'的使用引起的。这个错误进一步导致了test_blind函数的运行出错。 在这里，conv2函数是一个用于对输入的二维矩阵进行二维卷积操作的函数。然而，根据错误信息来看，这个函数的参数'shape'是无效的。根据MATLAB的文档，conv2函数的第三个参数应该是有效的、描述卷积形状的矩阵。所以，可能的解决方法是更正参数'shape'为一个合适的卷积形状矩阵。 总结起来，代码中的错误是因为调用了conv2函数时使用了一个无效的参数'shape'，导致ms_blind_deconv函数运行出错，进而引发了test_blind函数的错误。应该修改代码，将参数'shape'更正为一个合适的卷积形状矩阵，以解决这个问题。
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解释一下这段代码def __init__(self, feature_scale=4, n_classes=21, is_deconv=True, in_channels=3, is_batchnorm=True):super(unet_3D_dv_semi, self).__init__() self.is_deconv = is_deconv self.in_channels = in_channels self.is_batchnorm = is_batchnorm self.feature_scale = feature_scale filters = [64, 128, 256, 512, 1024] filters = [int(x / self.feature_scale) for x in filters]

该初始化方法接受一些参数，包括feature_scale（特征缩放比例，默认为4）、n_classes（类别数量，默认为21）、is_deconv（是否使用反卷积层，默认为True）、in_channels（输入通道数，默认为3）、is_...

self.conv1a = BasicConv(32, 48, kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.conv2a = BasicConv(48, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.conv3a = BasicConv(64, 96, kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.conv4a = BasicConv(96, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.deconv4a = Conv2x(128, 96, deconv=True) self.deconv3a = Conv2x(96, 64, deconv=True) self.deconv2a = Conv2x(64, 48, deconv=True) self.deconv1a = Conv2x(48, 32, deconv=True)

其中，Conv2x 是一个双倍反卷积层，输入通道数为第一个参数，输出通道数为第二个参数，反卷积核大小为 2，使用双线性插值方法进行反卷积。这里的反卷积层通常用于图像分割任务中将低分辨率特征图还原到高分辨率的...

class StrainNetF(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self,batchNorm=True): super(StrainNetF,self).__init__() self.batchNorm = batchNorm self.conv1 = conv(self.batchNorm, 6, 64, kernel_size=7, stride=1) self.conv2 = conv(self.batchNorm, 64, 128, kernel_size=5, stride=1) self.conv3 = conv(self.batchNorm, 128, 256, kernel_size=5, stride=2) self.conv3_1 = conv(self.batchNorm, 256, 256) self.conv4 = conv(self.batchNorm, 256, 512, stride=2) self.conv4_1 = conv(self.batchNorm, 512, 512) self.conv5 = conv(self.batchNorm, 512, 512, stride=2) self.conv5_1 = conv(self.batchNorm, 512, 512) self.conv6 = conv(self.batchNorm, 512, 1024, stride=2) self.conv6_1 = conv(self.batchNorm,1024, 1024) self.deconv5 = deconv(1024,512) self.deconv4 = deconv(1026,256) self.deconv3 = deconv(770,128) self.deconv2 = deconv(386,64) self.predict_flow6 = predict_flow(1024) self.predict_flow5 = predict_flow(1026) self.predict_flow4 = predict_flow(770) self.predict_flow3 = predict_flow(386) self.predict_flow2 = predict_flow(194) self.upsampled_flow6_to_5 = nn.ConvTranspose2d(2, 2, 4, 2, 1, bias=False) self.upsampled_flow5_to_4 = nn.ConvTranspose2d(2, 2, 4, 2, 1, bias=False) self.upsampled_flow4_to_3 = nn.ConvTranspose2d(2, 2, 4, 2, 1, bias=False) self.upsampled_flow3_to_2 = nn.ConvTranspose2d(2, 2, 4, 2, 1, bias=False)

- conv2是一个卷积层，输入通道数为64，输出通道数为128，卷积核大小为5x5，步长为1。 - conv3是一个卷积层，输入通道数为128，输出通道数为256，卷积核大小为5x5，步长为2。 - conv3_1是一个卷积层，输入通道数为...

# 编码器 x1 = self.conv_blk1(x) x_low1 = self.pool1(x1) x2 = self.conv_blk2(x_low1) x_low2 = self.pool2(x2) x3 = self.conv_blk3(x_low2) x_low3 = self.pool3(x3) x4 = self.conv_blk4(x_low3) x_low4 = self.pool4(x4) base = self.conv_blk5(x_low4) # 解码器 d4 = torch.cat([self.deconv_blk4(base), x4], dim=1) d_high4 = self.dec_conv_blk4(d4) d3 = torch.cat([self.deconv_blk3(d_high4), x3], dim=1) d_high3 = self.dec_conv_blk3(d3) d2 = torch.cat([self.deconv_blk2(d_high3), x2], dim=1) d_high2 = self.dec_conv_blk2(d2) d1 = torch.cat([self.deconv_blk1(d_high2), x1], dim=1) d_high1 = self.dec_conv_blk1(d1) seg = self.sigmoid(self.one_conv(d_high1))每句话什么意思

- 对x2进行第二个下采样操作，并将结果保存在x_low2中 - 对x_low2进行第三个卷积块操作，并将结果保存在x3中 - 对x3进行第三个下采样操作，并将结果保存在x_low3中 - 对x_low3进行第四个卷积块操作，并将结果保存在...
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class Deconv3D_Block(Module): def __init__(self, inp_feat, out_feat, kernel=4, stride=2, padding=1): super(Deconv3D_Block, self).__init__() self.deconv = Sequential( #3D反卷积 ConvTranspose3d(inp_feat, out_feat, kernel_size=(1,kernel,kernel), stride=(1,stride,stride), padding=(0, padding, padding), output_padding=0, bias=True), ReLU()) def forward(self, x): return self.deconv(x)每句话什么意思

这段代码定义了一个名为Deconv3D_Block的类，用于实现3D反卷积。在该类的初始化函数中，通过调用父类的构造函数初始化基类，然后使用torch.nn.Sequential定义一个包含ConvTranspose3d和ReLU激活函数的序列。在...

这段代码怎么拆分成单独的层class resnet50_Decoder(nn.Module): def __init__(self, inplanes, bn_momentum=0.1): super(resnet50_Decoder, self).__init__() self.bn_momentum = bn_momentum self.inplanes = inplanes self.deconv_with_bias = False #----------------------------------------------------------# # 16,16,2048 -> 32,32,256 -> 64,64,128 -> 128,128,64 # 利用ConvTranspose2d进行上采样。 # 每次特征层的宽高变为原来的两倍。 #----------------------------------------------------------# self.deconv_layers = self._make_deconv_layer( num_layers=3, num_filters=[256, 128, 64], num_kernels=[4, 4, 4], ) def _make_deconv_layer(self, num_layers, num_filters, num_kernels): layers = [] for i in range(num_layers): kernel = num_kernels[i] planes = num_filters[i] layers.append( nn.ConvTranspose2d( in_channels=self.inplanes, out_channels=planes, kernel_size=kernel, stride=2, padding=1, output_padding=0, bias=self.deconv_with_bias)) layers.append(nn.BatchNorm2d(planes, momentum=self.bn_momentum)) layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) self.inplanes = planes return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.deconv_layers(x)

self.deconv_layers = self._make_deconv_layer( num_layers=3, num_filters=[256, 128, 64], num_kernels=[4, 4, 4], ) def _make_deconv_layer(self, num_layers, num_filters, num_kernels): layers = []...

def _make_deconv_layer(self, num_layers, num_filters, num_kernels): layers = [] for i in range(num_layers): kernel = num_kernels[i] planes = num_filters[i] layers.append( nn.ConvTranspose2d( in_channels=self.inplanes, out_channels=planes, kernel_size=kernel, stride=2, padding=1, output_padding=0, bias=self.deconv_with_bias)) layers.append(nn.BatchNorm2d(planes, momentum=self.bn_momentum)) layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) self.inplanes = planes return nn.Sequential(*layers)

这是一个用于构建反卷积层的函数，输入参数包括反卷积层数(num_layers)、每一层的输出通道数(num_filters)和卷积核大小(num_kernels)。该函数通过循环生成反卷积层，并将其添加到一个列表(layers)中，最终通过 nn....

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量...

def init_weights(self, num_layers, pretrained=True): if pretrained: # print('=> init resnet deconv weights from normal distribution') for _, m in self.deconv_layers.named_modules(): if isinstance(m, nn.ConvTranspose2d): # print('=> init {}.weight as normal(0, 0.001)'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) nn.init.normal_(m.weight, std=0.001) if self.deconv_with_bias: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): # print('=> init {}.weight as 1'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0) # print('=> init final conv weights from normal distribution') for head in self.heads: final_layer = self.__getattr__(head) for i, m in enumerate(final_layer.modules()): if isinstance(m, nn.Conv2d): # nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') # print('=> init {}.weight as normal(0, 0.001)'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) if m.weight.shape[0] == self.heads[head]: if 'hm' in head: nn.init.constant_(m.bias, -2.19) else: nn.init.normal_(m.weight, std=0.001) nn.init.constant_(m.bias, 0) #pretrained_state_dict = torch.load(pretrained) url = model_urls['resnet{}'.format(num_layers)] pretrained_state_dict = model_zoo.load_url(url) print('=> loading pretrained model {}'.format(url)) self.load_state_dict(pretrained_state_dict, strict=False) else: print('=> imagenet pretrained model dose not exist') print('=> please download it first') raise ValueError('imagenet pretrained model does not exist')

具体地，函数会遍历模型的deconv_layers，并对其中的卷积层和批归一化层进行初始化。对于卷积层，权重会从均值为0、标准差为0.001的正态分布中采样得到，偏置会被初始化为0。对于批归一化层，权重会被初始化为1，...

将下列生成器改造成能够匹配edge-connect中的InpaintingModel的预训练模型键值的结构：class Generator(nn.Module): def init(self): super(Generator, self).init() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x 另外修复部分代码定义为if __name__ == '__main__': root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() img = cv.imread(f_path) pre_pts = -1, -1 cv.namedWindow('picture', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('picture', 256, 256) cv.moveWindow('picture', 600, 300) cv.imshow('picture', img) cv.setMouseCallback('picture', draw) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() mask = cv.inRange(img, (0, 0, 0), (1, 1, 1)) image_tensor = transforms.ToTensor()(img) mask_tensor = transforms.ToTensor()(mask) image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0) mask_tensor = mask_tensor.unsqueeze(0) generator = Generator() load_edgeconnect_weights(generator, 'E:/fin/models/gen.pth') image_tensor = image_tensor.cuda() mask_tensor = mask_tensor.cuda() generator = generator.cuda() with torch.no_grad(): output_tensor = generator(image_tensor, mask_tensor)

self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256) self.conv4 = nn.Conv...

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() x = model.features(input_tensor) # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使他不产生RuntimeError: Given groups=1, weight of size [64, 3, 3, 3], expected input[1, 512, 7, 7] to have 3 channels, but got 512 channels instead报错

input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) 2. 在将随机张量输入到网络中时，使用 model.features[:layer_idx] 来只获取模型的前几层特征提取层： python...

self.deconv1 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=1, padding=1)

这是一个关于神经网络中反卷积层的定义的问题，我可以回答。这个层将输入的特征图进行上采样，输出一个更高分辨率的特征图。其中，256表示输入的通道数，128表示输出的通道数，kernel_size表示卷积核的大小，stride...

ImportError: cannot import name 'deconv_length' from 'keras.utils.conv_utils'

这个错误是由于导入模块时无法找到名称为'deconv_length'的函数而导致的。这个函数通常是在keras.utils.conv_utils模块中使用的，但是当前的导入语句中找不到该函数。可能的原因是你的keras版本较低，或者你的安装中...

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资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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