if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic:报错怎么修改

这个错误可能是因为 `self.grid[i]` 和 `x[i]` 的形状不匹配，或者是由于 `self.onnx_dynamic` 的值为 `True` 导致的动态形状问题。你可以尝试以下解决方法：

1. 检查 `self.grid[i]` 和 `x[i]` 的形状是否匹配。可以使用 `print` 语句打印出它们的形状来进行比较。如果形状不匹配，你需要调整它们的形状，确保它们具有相同的形状。

2. 如果你发现 `self.onnx_dynamic` 的值为 `True`，那么你需要将其设置为 `False`。这可以通过在代码中修改 `self.onnx_dynamic = False` 来实现。

3. 如果以上两种方法都没有解决问题，你可以尝试使用 `numpy` 库中的 `reshape` 函数来调整数组的形状。例如，你可以使用以下代码将 `self.grid[i]` 的形状调整为与 `x[i]` 相同的形状：

import numpy as np
self.grid[i] = np.reshape(self.grid[i], x[i].shape)

希望以上方法能够帮助你解决这个问题。

相关问题

C:\Users\tangk\Desktop\yolov5-6.0-tvm-1\models\yolo.py:60: TracerWarning: Converting a tensor to a Python boolean might cause the trace to be incorrect. We can't record the data flow of Python values, so this value will be treated as a constant in the future. This means that the trace might not generalize to other inputs! if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic:这个报错怎么解决

这个报错是由于在条件语句中使用了一个 `bool` 类型的值（即 `self.onnx_dynamic`），而这个值是从一个 Tensor 中转换而来的。这个转换会导致 tracing 过程中的不确定性，因为 Tensor 中的值可能在不同的输入下发生变化，而 Python 中的布尔值则不会。

要解决这个问题，你可以使用 `bool()` 函数将 Tensor 转换为布尔值。例如，你可以将条件语句修改为以下形式：

if bool(self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]) or bool(self.onnx_dynamic):

这样就可以避免出现上述报错了。另外，如果你不需要在 tracing 过程中记录 `self.onnx_dynamic` 的值，你可以将其设置为 `torch.jit._ignore()`，这样它就会被忽略，不会被记录在 tracing 图中。例如：

self.onnx_dynamic = torch.jit._ignore()

希望以上方法能够帮助你解决问题。

这段代码是什么意思def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): x[i] = self.m[i](x[i]) # conv bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85) x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training: # inference if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic: self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i) y = x[i].sigmoid() if self.inplace: y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia <https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953> xy = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1) z.append(y.view(bs, -1, self.no)) return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数。具体来说，它包含了对输入数据进行卷积操作，然后将其转换为指定大小的网格，对网格上的每个cell进行预测，得到一个张量y，最终将y展平并拼接成一个输出张量z返回。其中，x是输入张量，nl表示网络层数，na表示每个cell预测的bbox数量，no表示每个bbox的属性数量（如中心坐标、宽高等），bs是batch size，ny和nx是图片的高和宽，grid和anchor_grid是网格坐标和anchor box，stride是步长，inplace表示是否原地操作，contiguous表示是否连续内存，sigmoid表示对输出进行sigmoid激活。