self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) )这是SA_modules的定义代码块,而 for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features)是SA_modules的调用代码块,运行时程序报错提示: File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 154, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given,我想我必须得传入三个参数给SA_modules,第三个参数应该是channel_out,我该如何解决该问题,请给出详细的代码

时间: 2023-11-22 15:52:09 浏览: 157
根据错误提示,`forward()` 方法只接受两个位置参数,但是在调用 `self.SA_modules[i]` 方法时,您传递了三个参数。根据您提供的代码,这个错误来自于 `SelfAttention(channel_out)` 这一行。因此,可以尝试在 `SelfAttention` 类的 `forward()` 方法中添加一个额外的参数。 以下是一个可能的解决方案: ``` class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, 1) self.conv2 = nn.Conv1d(out_channels, out_channels, 1) self.conv3 = nn.Conv1d(out_channels, out_channels, 1) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) self.bn = nn.BatchNorm1d(out_channels) def forward(self, xyz, features, channel_out): """ :param xyz: (B, N, 3) :param features: (B, C, N) :param channel_out: (int) number of output channels :return: updated features """ B, C, N = features.size() xyz = xyz.permute(0, 2, 1) # (B, 3, N) q = self.conv1(features) # (B, channel_out, N) k = self.conv2(features) # (B, channel_out, N) v = self.conv3(features) # (B, channel_out, N) attn = torch.bmm(k.permute(0, 2, 1), q) # (B, N, N) attn = self.softmax(attn) features = torch.bmm(v, attn.permute(0, 2, 1)) # (B, C, N) features = self.bn(features) return features ``` 然后,在 `PointnetSAModuleMSG` 中,您需要将 `SelfAttention` 的 `forward()` 方法的第三个参数设置为 `channel_out`,如下所示: ``` class PointnetSAModuleMSG(nn.Module): def __init__(self, npoint, radii, nsamples, mlps, use_xyz=True, bn=True): super().__init__() self.npoint = npoint self.radii = radii self.nsamples = nsamples self.use_xyz = use_xyz self.bn = bn self.mlp_convs = nn.ModuleList() self.sa_modules = nn.ModuleList() last_channel = mlps[-1] for out_channel in mlps: self.mlp_convs.append(nn.Conv1d(last_channel, out_channel, 1)) last_channel = out_channel for i in range(len(radii)): sa_module = nn.Sequential( PointnetSAModule(npoint[i], radii[i], nsamples[i], mlps[:-1], use_xyz, bn), SelfAttention(mlps[-1], mlps[-1]) # <-- add this line ) self.sa_modules.append(sa_module) def forward(self, xyz, features): new_xyz, new_features = sample_and_group_all(xyz, features) # (B, 1, 3), (B, C, 1) l_xyz, l_features = [new_xyz], [new_features] for i in range(len(self.radii)): li_xyz, li_features = sample_and_group_radius(xyz, features, self.npoint[i], self.radii[i], self.nsamples[i], self.use_xyz) # (B, npoint[i], 3), (B, C, npoint[i], nsamples[i]) li_features = li_features.view(li_features.size(0), li_features.size(1), -1) # (B, C, npoint[i] * nsamples[i]) li_features = self.mlp_convs[i](li_features) # (B, mlps[i], npoint[i] * nsamples[i]) li_xyz, li_features = self.sa_modules[i](li_xyz, li_features, mlps[-1]) # <-- add mlps[-1] here l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) return l_xyz, l_features ``` 这应该可以解决您遇到的问题。
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class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out这是我改进之前的类代码块,而这是我加入SA注意力机制后的代码块:class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN, ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out,我发现改进后的代码块对于mlps参数的计算非常混乱,请你帮我检查一下,予以更正并给出注释

for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中,如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中,我该如何在forward函数中计算并得到它,再传入SA_modules中,你可以给我详细的代码吗?

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