如果无法更新PyTorch,可以尝试手动修改源代码,将recompute_scale_factor替换为_output_size。在哪修改
时间: 2024-02-03 20:12:55 浏览: 22
要修改的源代码文件是PyTorch的源代码,需要找到recompute_scale_factor所在的文件并将其替换为_output_size。
具体步骤如下:
1. 找到你安装的PyTorch的源代码文件夹,一般在Python的安装路径下的Lib/site-packages/torch文件夹中。
2. 在torch文件夹中,找到nn/functional.py文件。
3. 在functional.py文件中,找到adaptive_avg_pool2d函数的定义。该函数位于大约第3079行左右。
4. 在adaptive_avg_pool2d函数中,找到recompute_scale_factor,并将其替换为_output_size。
5. 保存修改后的代码,并重新安装PyTorch。如果使用pip安装的PyTorch,可以使用以下命令进行重新安装:
```
pip uninstall torch
pip install torch
```
注意:手动修改源代码可能会导致不可预见的问题,建议谨慎操作并备份原始文件。
相关问题
在adaptive_avg_pool2d函数中,找到recompute_scale_factor,并将其替换为_output_size
`recompute_scale_factor`是PyTorch中的一个函数,用于计算自适应平均池化层的输出大小。如果要将其替换为`_output_size`,需要对自适应平均池化层的前向传递函数进行修改。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import torch.nn.functional as F
class AdaptiveAvgPool2d(nn.Module):
def __init__(self, output_size):
super(AdaptiveAvgPool2d, self).__init__()
self.output_size = output_size
def forward(self, x):
return F.adaptive_avg_pool2d(x, self.output_size)
```
在这个示例中,我们通过`self.output_size`来指定自适应平均池化层的输出大小,并在前向传递函数中调用了PyTorch中的`F.adaptive_avg_pool2d`函数来进行自适应平均池化操作。由于`F.adaptive_avg_pool2d`函数会自动计算输出大小,因此我们不需要再调用`recompute_scale_factor`函数,而是直接将`self.output_size`作为参数传递给`F.adaptive_avg_pool2d`函数即可。
在调用Upsample模块时,没有找到recompute_scale_factor属性怎么办
如果在调用Upsample模块时没有找到`recompute_scale_factor`属性,可能是因为该属性是在PyTorch 1.6版本中引入的,如果你使用的是较旧版本的PyTorch,该属性可能不可用。
如果你需要使用`recompute_scale_factor`属性,可以尝试升级你的PyTorch版本。如果升级版本不方便,你也可以手动计算缩放因子,然后将其传递给`F.interpolate()`函数,例如:
```python
import torch.nn.functional as F
# 假设输入大小为(input_h, input_w), 输出大小为(output_h, output_w)
scale_factor_h = output_h / input_h
scale_factor_w = output_w / input_w
# 使用计算得到的缩放因子进行上采样
upsampled = F.interpolate(input, scale_factor=(scale_factor_h, scale_factor_w), mode='bilinear', align_corners=False)
```
这种方法不需要`recompute_scale_factor`属性,但需要手动计算缩放因子。