class Linear_ResBlock(nn.Module): def __init__(self, input_size=1024, output_size=256): super(Linear_ResBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Linear(input_size, input_size) self.conv2 = nn.Linear(input_size, output_size) self.conv_res = nn.Linear(input_size, output_size) self.af = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, feature): return self.conv2(self.af(self.conv1(self.af(feature)))) + self.conv_res(feature) 输入的feature是一个(32,1024)的张量,上述报错原因在return这里
时间: 2024-04-11 17:28:16 浏览: 99
pytorch_first_network-python源码.zip
根据你提供的代码,问题出现在最后的返回语句上。错误提示中提到的问题与原地修改有关。在这里,你正尝试对`self.conv2(self.af(self.conv1(self.af(feature))))`进行原地修改。
为了解决这个问题,你可以将原地修改的操作改为非原地操作。一种方法是使用`.clone()`方法来创建`self.conv2(self.af(self.conv1(self.af(feature))))`的副本,然后对副本进行操作。修改后的代码如下:
```python
def forward(self, feature):
x = self.conv1(self.af(feature))
x = self.af(x)
x = self.conv2(x)
residual = self.conv_res(feature)
return x + residual
```
在这个修改后的代码中,我们将每个操作都存储在一个中间变量中,并使用非原地操作进行修改。最后,将输入`feature`与`residual`相加,得到最终的输出。
通过这种方式,你应该能够避免原地修改错误,并成功运行你的代码。如果还有其他问题,请随时提问。
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