Depth of output (64) is not a multiple of the number of groups (3) for '{{node discriminator/conv2d_1/convolution}} = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], explicit_paddings=[], padding="SAME", strides=[1, 2, 2, 1], use_cudnn_on_gpu=true](generator/activation_4/Tanh, discriminator/conv2d_1/convolution/ReadVariableOp)' with input shapes: [?,?,?,3], [3,3,1,64].

这个错误是由于 TensorFlow 的 Conv2D 层中的输入通道数（depth）不是分组数（groups）的整数倍所引起的。在这个错误中，您的 Conv2D 层的输入通道数为 3，而分组数为 3，所以每个分组只有一个通道。但是，您的卷积核的深度为 64，不是 3 的整数倍，因此会出现这个错误。

要解决这个问题，您需要确保您的输入通道数是分组数的整数倍，或者使用与您卷积核深度相匹配的输入通道数。您可以尝试更改通道数、分组数或卷积核深度来解决这个问题。

相关问题

请解释此段代码def build_gen_discriminator(inputdisc, name="discriminator"): o_c1 = conv2d( inputdisc, 64, 4, 2, 0.02, "SAME", name + "_c1", norm=False, relufactor=0.2) o_c2 = conv2d(o_c1, 128, 4, 2, 0.02, "SAME", name + "_c2", relufactor=0.2) o_c3 = conv2d(o_c2, 256, 4, 2, 0.02, "SAME", name + "_c3", relufactor=0.2) o_c4 = conv2d(o_c3, 512, 4, 1, 0.02, "SAME", name + "_c4", relufactor=0.2) o_c5 = conv2d( o_c4, 1, 4, 1, 0.02, "SAME", name + "_c5", norm=False, relu=False) return o_c5

这段代码定义了一个函数 build_gen_discriminator，接受一个输入参数 inputdisc 和一个可选参数 name。该函数主要实现了一个基于卷积神经网络的判别器模型。

函数中使用了 conv2d 函数进行卷积操作，该函数接受若干个参数，包括输入数据、输出通道数、卷积核大小、步长、权重初始化标准差、填充方式等等。在函数 build_gen_discriminator 中，使用了五次卷积操作，每次卷积后都使用了一个 ReLU 激活函数，最后一层卷积不使用激活函数。

函数的返回值为最后一层卷积的输出，是一个形状为 [batch_size, 1, 1, 1] 的四维张量，表示判别器对输入数据的评价结果。该函数实现了一个简单的判别器模型，可以用于对生成器生成的数据进行评价。

def forward(self, input): # input has shape [batch_size, num_features, time] # discriminator requires shape [batchSize, 1, num_features, time] input = input.unsqueeze(1) # print("Discriminator forward input: ", input.shape) conv_layer_1 = self.convLayer1(input) # print("Discriminator forward conv_layer_1: ", conv_layer_1.shape) downsample1 = self.downSample1(conv_layer_1) # print("Discriminator forward downsample1: ", downsample1.shape) downsample2 = self.downSample2(downsample1) # print("Discriminator forward downsample2: ", downsample2.shape) downsample3 = self.downSample3(downsample2) # print("Discriminator forward downsample3: ", downsample3.shape) # downsample3 = downsample3.contiguous().permute(0, 2, 3, 1).contiguous() # print("Discriminator forward downsample3: ", downsample3.shape) output = torch.sigmoid(self.outputConvLayer(downsample3)) # print("Discriminator forward output: ", output.shape) return output

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数实现，该模型是一个鉴别器（discriminator），用于判断输入的数据是否真实（real）或假的（fake）。输入数据的形状是 [batch_size, num_features, time]，其中 batch_size 表示输入的数据有多少个样本，num_features 表示每个样本的特征维度，time 表示输入数据的时间步数。为了符合鉴别器的输入要求，需要将输入数据的形状变为 [batchSize, 1, num_features, time]，这可以通过 unsqueeze 函数实现。接下来，通过卷积层和下采样层对数据进行特征提取和降维处理，最后通过输出层得到判断结果。这里使用了 sigmoid 函数将输出值压缩到 [0,1] 范围内，表示输出结果为真实样本的概率。