im_cut_see=im_cut_see.transpose(1, 3) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ValueError: axes don't match array

这段代码看起来是在对一个名为 `im_cut_see` 的二维数组进行操作，其中 `transpose()` 函数被用于改变数组的维度顺序。`transpose(a, b)` 函数接受两个参数，表示将原数组的第 `a` 个和第 `b` 个轴互换位置。

在这个具体的例子中，`(1, 3)` 应该是指 `im_cut_see` 需要将其第二和第四维（假设是一个四维数组，因为只指定了两个轴编号）进行交换。然而，出现了 `ValueError: axes don't match array` 错误，这意味着可能存在以下几个原因：

1. 数组的维度不是预期的四维：如果不是针对四维数组，传入 `(1, 3)` 就会出错，因为它试图跨过维度去交换。
2. 轴编号错误：传入的轴编号 `1` 和 `3` 没有按照正确的顺序对应到实际的数组维度。例如，如果 `im_cut_see` 实际上只有三个维度，那么 `1` 和 `2` 或者 `0` 和 `2` 才是对的。
3. 输入的 `im_cut_see` 变量本身有问题，可能是数组已经被修改，或者在其他地方已经改变了形状或结构。

要解决这个问题，需要检查 `im_cut_see` 的原始维度以及传递给 `transpose()` 函数的确切轴数和轴标签是否匹配。同时确认轴的正确顺序。如果需要帮助，请提供 `im_cut_see` 初始化时的数据形状或更详细的信息。

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class MotionEncoder_STGCN(nn.Module): def __init__(self): super(MotionEncoder_STGCN, self).__init__() self.graph_args = {} self.st_gcn = ST_GCN(in_channels=2, out_channels=32, graph_args=self.graph_args, edge_importance_weighting=True, mode='M2S') self.fc = nn.Sequential(nn.Conv1d(32 * 13, 64, kernel_size=1), nn.BatchNorm1d(64)) def forward(self, input): input = input.transpose(1, 2) input = input.transpose(1, 3) input = input.unsqueeze(4) output = self.st_gcn(input) output = output.transpose(1, 2) output = torch.flatten(output, start_dim=2) output = self.fc(output.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) return output def features(self, input): input = input.transpose(1, 2) input = input.transpose(1, 3) input = input.unsqueeze(4) output = self.st_gcn(input) output = output.transpose(1, 2) output = torch.flatten(output, start_dim=2) output = self.fc(output.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) features = self.st_gcn.extract_feature(input) features.append(output.transpose(1, 2)) return features

这是一个 Python 代码段，用于定义一个名为 MotionEncoder_STGCN 的类，该类包含一个前向传递函数和一个特征提取函数。它使用 ST_GCN 模型对输入进行处理，并使用卷积神经网络对输出进行处理。我可以回答这个问题。

class Pooling: def init(self, pool_h, pool_w, stride=1, pad=0): self.pool_h = pool_h self.pool_w = pool_w self.stride = stride self.pad = pad self.x = None self.arg_max = None def forward(self, x): N, C, H, W = x.shape out_h = int(1 + (H - self.pool_h) / self.stride) out_w = int(1 + (W - self.pool_w) / self.stride) col = im2col(x, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) col = col.reshape(-1, self.pool_h*self.pool_w) arg_max = np.argmax(col, axis=1) out = np.max(col, axis=1) out = out.reshape(N, out_h, out_w, C).transpose(0, 3, 1, 2) self.x = x self.arg_max = arg_max return out def backward(self, dout): dout = dout.transpose(0, 2, 3, 1) pool_size = self.pool_h * self.pool_w dmax = np.zeros((dout.size, pool_size)) dmax[np.arange(self.arg_max.size), self.arg_max.flatten()] = dout.flatten() dmax = dmax.reshape(dout.shape + (pool_size,)) dcol = dmax.reshape(dmax.shape[0] * dmax.shape[1] * dmax.shape[2], -1) dx = col2im(dcol, self.x.shape, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) return dx

这段代码实现了一个池化层的类，包括构造函数和前向传播函数、反向传播函数。构造函数用于初始化池化层的超参数，包括池化窗口的高度和宽度、步长、填充等，并初始化一些变量用于后续的前向计算和反向传播。前向传播函数实现了池化层的前向计算，将输入数据进行池化操作，得到输出结果。反向传播函数实现了池化层的反向传播，根据输出结果和最大值的索引求出输入数据的梯度。该类可以被其他神经网络层调用，用于构建具有池化功能的神经网络。