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。

相关问题

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。

def build_transpose(self, layer): in_layout = layer.in_layout out_layout = layer.out_layout align_c = 16 if in_layout == 'NC1HWC0' and out_layout == 'NCHW': in_n = layer.in_shape[0] in_c = layer.in_shape[1] in_h = layer.in_shape[2] in_w = layer.in_shape[3] out_c = layer.out_shape[1] out_h = layer.out_shape[2] out_w = layer.out_shape[3] in_shape = (in_c // align_c, in_h, in_w, align_c) org_out_shape = (out_c, out_h, out_w) elif in_layout == 'NCHW' and out_layout == 'NC2HWC1C0': in_n = layer.in_shape[0] in_c = layer.in_shape[1]*layer.in_shape[2] in_h = layer.in_shape[3] in_w = layer.in_shape[4] out_c2 = layer.out_shape[1] out_c1 = layer.in_shape[2] out_h = layer.out_shape[2] out_w = layer.out_shape[3] in_shape = (in_n, in_c, in_h, in_w) org_out_shape = (out_c2, out_h, out_w, out_c1) input = tvm.placeholder(in_shape, name="input", dtype=env.inp_dtype) #topi with self.m_target: res = top.python.nn.conv2d.transpose(input, org_out_shape, in_layout, out_layout, input.dtype) s = top.python.nn.conv2d.schedule_transpose([res]) #build mod = build_module.build(s, [input, res], target=self.m_target, target_host=env.target_host, name="conv2d") return mod这段是什么意思

这段代码是一个函数，它的作用是构建一个转置卷积操作的模块。该函数包含以下步骤：

1. 获取输入和输出的数据布局（in_layout和out_layout）以及对应的形状（in_shape和out_shape）。
2. 根据不同的布局，计算出输入和输出数据在内存中的存储方式，并对输入数据进行格式转换，以便后续的计算。
3. 使用TVM框架中的topi库，调用python.nn.conv2d.transpose()函数，实现转置卷积操作。
4. 使用TVM的调度器（schedule）对转置卷积操作进行优化和调度。
5. 使用TVM的编译器（build_module）将优化后的操作编译成可执行的模块，以便在特定的硬件上运行。

总之，该函数的作用是根据输入和输出的形状和数据布局构建一个转置卷积操作的模块，以便后续使用。