kernel_size = np.array(x.shape[-2:]) - (output_size - [1,1]) * stride_size TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'tuple' and 'list'

这个错误提示说明你在尝试对不同类型的数据进行减法操作。在这个上下文中，`kernel_size`是一个元组(`tuple`)，而`output_size - [1,1] * stride_size`的结果是一个列表(`list`)。Python不允许直接将元组和列表做减法。

这里的公式可能是用于计算卷积神经网络（CNN）中某个层的填充值（padding），其中`x.shape[-2:]`表示输入特征图的尺寸，`output_size`是期望的输出尺寸，`stride_size`是步长。通常，你需要先确保两边的操作都是相同的维度类型，例如将列表转换为元组，或者将它们都转换为相同的数值类型再进行运算。

正确的做法可能是这样：

# 如果output_size和stride_size是整数或者都是列表
output_size = list(output_size)
stride_size = list(stride_size)

# 将步长转成元组，然后进行减法
kernel_size = np.array(x.shape[-2:]) - tuple((output_size[0]-1) * stride_size[0], (output_size[1]-1) * stride_size[1])

# 或者如果output_size已经是元组，就保持不变
kernel_size = np.array(x.shape[-2:]) - (output_size - (1, 1)) * stride_size

相关问题

kernel_size = np.array(x.shape[-2:]) - (output_size - 1) * stride_size怎么判断那些是int

在Python中，你可以通过检查变量的数据类型来判断它是否为整数（int）。`isinstance()` 函数可以用于这个目的，例如：

kernel_size = np.array(x.shape[-2:])
if isinstance(kernel_size, int):
    # kernel_size 是一个整数
elif isinstance(kernel_size, (list, tuple)) and all(isinstance(dim, int) for dim in kernel_size):
    # kernel_size 是一个列表或元组，其中所有元素都是整数
else:
    # kernel_size 可能是一个数组或其他不是整数的数据类型

这里首先确认 `kernel_size` 是不是一个整数，如果是，则直接判断；如果不是，接着检查它是否是一个包含整数的序列（如列表或元组），通过遍历并使用 `all()` 函数确保所有元素都是整数。

在实际操作前，确保你的 `kernel_size`, `output_size`, 和 `stride_size` 都已经被适当地转换成数字形式，因为 `np.array()` 通常会返回数值型结果。

kernel_size = np.array(x.shape[-2:]) - (output_size - 1) * stride_size TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'tuple' and 'int'

这个错误信息表示你在尝试对一个元组（tuple）和一个整数（int）做减法操作，但是Python在这种情况下不允许。`kernel_size`, `x.shape[-2:]` 返回的是一个形状为 tuple 的二维数组尺寸，而 `(output_size - 1) * stride_size` 是一个 int 类型的值。

通常在处理卷积神经网络（CNN）中的卷积层时，`kernel_size`、`stride_size` 和输出大小 (`output_size`) 都是与图像维度相关的数值。当你计算 `kernel_size` 时，如果需要从输入尺寸减去某种偏移量，应该确保所有的运算都在适合的数据类型上进行。例如，你可以先将 `output_size` 和 `stride_size` 转换为 tuple，然后再进行减法：

# 先将 output_size 和 stride_size 转换成 tuple
output_size_tuple = (output_size, output_size)
stride_size_tuple = (stride_size, stride_size)

# 然后再做减法
kernel_size = np.array(x.shape[-2:]) - stride_size_tuple * (output_size - 1)

# 如果你需要的话，可以检查数据类型和是否支持运算
if isinstance(kernel_size, tuple):
    if all(isinstance(dim, int) for dim in kernel_size):
        pass  # 可以继续操作
    else:
        raise TypeError("Unsupported operation with different data types.")