if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic:报错怎么修改
时间: 2023-11-28 16:06:21 浏览: 213
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:
```python
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。
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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。
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:
```python
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:
```python
self.onnx_dynamic = torch.jit._ignore()
```
希望以上方法能够帮助你解决问题。
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