bbox_head.csp_reg.weight | torch.Size([1, 256, 3, 3]) | torch.Size([2, 256, 3, 3]) | | bbox_head.csp_reg.bias | torch.Size([1]) | torch.Size([2])
时间: 2023-03-28 11:00:24 浏览: 89
这是一个关于 PyTorch 模型的参数的问题,我可以回答。bbox_head.csp_reg.weight 的大小是 [1, 256, 3, 3] 和 [2, 256, 3, 3],而 bbox_head.csp_reg.bias 的大小是 [1] 和 [2]。
相关问题
size mismatch for roi_head.bbox_head.fc_cls.weight: copying a param with shape torch.Size([2, 1024]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([81, 1024]).
A: 这种错误通常是由于模型结构定义中的尺寸与预训练模型中的尺寸不匹配所致。尝试重新定义模型结构,以确保尺寸匹配。如果您已经更改了模型结构,那么您可能需要重新训练模型,或者使用相同尺寸的预训练模型来避免此类问题。
bbox_pred = bbox_pred.data[0:1].cpu().numpy()
这段代码对变量 `bbox_pred` 进行了一系列操作,最终将其转换为一个 NumPy 数组。
首先,`bbox_pred` 很可能是一个 PyTorch 张量(tensor),通过 `.data` 属性可以获取其底层的原始数据。这个操作通常用于获取张量的数值数据部分,而忽略梯度信息。
接着, `[0:1]` 用于对数据进行切片操作,保留索引为 0 的元素,并且将其放入一个新的张量中。这样做是为了将原始张量中的多个元素或维度缩减到一个较小的张量。
然后,`.cpu()` 被调用,将张量中的数据转移到 CPU 上进行计算。这通常用于在 GPU 上计算后,将结果转移到 CPU 上进行后续处理。
最后,`.numpy()` 被调用,将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组。这样可以方便地使用 NumPy 提供的数组操作和函数对数据进行处理和计算。
最终,将得到的 NumPy 数组赋值给变量 `bbox_pred`,以便在后续的代码中使用。通过这个操作,可以得到一个包含特定区域的边界框预测值的 NumPy 数组。