输出结果如下： (torch.Size([1, 2, 3, 4, 5]), torch.Size([5, 4]))

时间: 2024-05-20 15:18:48 浏览: 64
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pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解

这个输出结果包含两个张量的形状信息。 第一个张量的形状为 (1, 2, 3, 4, 5)，表示它是一个5维张量，它的维度分别是 1、2、3、4、5，各维度的长度分别为 1、2、3、4、5。 第二个张量的形状为 (5, 4)，表示它是一个2维张量，它的维度分别是 5、4，各维度的长度分别为 5、4。
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ValueError: Expected parameter loc (Tensor of shape (1, 2)) of distribution Normal(loc: torch.Size([1, 2]), scale: torch.Size([1, 2])) to satisfy the constraint Real(), but found invalid values: tensor([[nan, nan]], device='cuda:0')

这个错误通常是由于模型输出的值中包含 NaN 导致的。NaN 表示“不是一个数字”，通常发生在数学计算错误的情况下。您需要检查您的模型，以确保它输出的值没有 NaN。一些可能导致 NaN 的原因包括：除以 0、取负数的...

TypeError: 'torch.Size' object is not callableTypeError: 'torch.Size' object is not callable

这个错误通常发生在调用 size() 方法时，...另外，如果您使用了类似 size = torch.Size() 的代码，那么您可能会覆盖 size 变量，从而导致此错误。您可以尝试重启 Python 解释器或者将变量名更改为避免此类冲突。

Error(s) in loading state_dict for LeNet: size mismatch for conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([10, 1, 5, 5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6, 1, 5, 5]). size mismatch for conv1.bias: copying a param with shape torch.Size([10]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6]). size mismatch for conv2.weight: copying a param with shape torch.Size([20, 10, 5, 5]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([16, 6, 5, 5]). size mismatch for conv2.bias: copying a param with shape torch.Size([20]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([16]). size mismatch for fc1.weight: copying a param with shape torch.Size([50, 320]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([120, 256]). size mismatch for fc1.bias: copying a param with shape torch.Size([50]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([120]). size mismatch for fc2.weight: copying a param with shape torch.Size([10, 50]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([84, 120]). size mismatch for fc2.bias: copying a param with shape torch.Size([10]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([84]).

- conv1.weight的形状应该为(6, 1, 5, 5)，但是预训练模型中的形状为(10, 1, 5, 5)； - conv1.bias的形状应该为(6,)，但是预训练模型中的形状为(10,)； - conv2.weight的形状应该为(16, 6, 5, 5)，...

如何保留每行数据中最大的两个值的列索引值?例如:输入:torch.tensor([[4, 5, 6, 7],[3, 5, 8, 7]])返回:torch.tensor([[3,2],[2,3]]),说明返回的tensor中3表示当前行的索引值为3的数

input_tensor = torch.tensor([[4, 5, 6, 7], [3, 5, 8, 7]]) # 找到每行最大的两个值及其索引 top_values, top_indices = torch.topk(input_tensor, k=2, dim=1) print(top_indices) 输出结果为: ...

class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

模型的输出是一个大小为 (batch_size, sequence_length) 的浮点数张量，其中每个元素表示对应位置是否需要分词，即 1 表示需要分词，0 表示不需要分词。 在模型的构造函数中，首先调用了基类 torch.nn....

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

- torch_distributed_zero_first：用于在分布式训练中同步所有进程的执行顺序。 - init_torch_seeds：用于初始化PyTorch的随机数种子。 - select_device：用于选择PyTorch的设备，可以选择CPU或GPU。 - time_...

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Wav2vec2Model: size mismatch for decoder.model.0.weight: copying a param with shape torch.Size([256, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128, 512]). size mismatch for decoder.model.0.bias: copying a param with shape torch.Size([256]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128]). size mismatch for decoder.model.3.weight: copying a param with shape torch.Size([64, 256]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([7, 128]). size mismatch for decoder.model.3.bias: copying a param with shape torch.Size([64]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([7]).如何解决报错请举例

在上面的示例中，我们首先定义了一个自定义模型MyModel，其中包含一个512维的输入层和一个512维的输出层。然后我们加载了一个名为“pretrained_model.pth”的预训练模型，并遍历了其所有的参数。对于decoder层的参数...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def superglue_inference(model, cache, fname1, fname2, image_size): # SuperPoint if 'keypoints' not in cache[fname1][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname1][image_size]['img']}) cache[fname1][image_size] = {**cache[fname1][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} if 'keypoints' not in cache[fname2][image_size]: with torch.no_grad(): pred = model.superpoint({'image': cache[fname2][image_size]['img']}) cache[fname2][image_size] = {**cache[fname2][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} # SuperGlue with torch.no_grad(): data = { 'image0': cache[fname1][image_size]['img'], 'image1': cache[fname2][image_size]['img'], 'keypoints0': cache[fname1][image_size]['keypoints'], 'keypoints1': cache[fname2][image_size]['keypoints'], 'scores0': cache[fname1][image_size]['scores'], 'scores1': cache[fname2][image_size]['scores'], 'descriptors0': cache[fname1][image_size]['descriptors'], 'descriptors1': cache[fname2][image_size]['descriptors'] } pred = model.superglue(data) kpts1, kpts2 = cache[fname1][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy(), cache[fname2][image_size]['keypoints'][0].cpu().numpy() matches = pred['matches0'][0].cpu().numpy() valid_matches = matches > -1 mkpts1 = kpts1[valid_matches].astype(np.float32) mkpts2 = kpts2[matches[valid_matches]].astype(np.float32) return mkpts1, mkpts2

cache[fname1][image_size] = {**cache[fname1][image_size], **{'keypoints': torch.stack(pred['keypoints']), 'scores': torch.stack(pred['scores']), 'descriptors': torch.stack(pred['descriptors'])}} ...

Error(s) in loading state_dict for MobileNetV2: size mismatch for classifier.1.weight: copying a param with shape torch.Size([1000, 1280]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4, 1280]). size mismatch for classifier.1.bias: copying a param with shape torch.Size([1000]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([4]).

根据错误信息可以看出，加载的预训练模型中classifier.1.weight的形状是torch.Size([1000, 1280])，而当前模型中该参数的形状是torch.Size([4, 1280])。同样地，classifier.1.bias的形状也不匹配。 要解决...

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Network_bn: size mismatch for fc1.weight: copying a param with shape torch.Size([4, 21168]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([5, 21168]). size mismatch for fc1.bias: copying a param with shape torch.Size([4]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([5]).

具体来说，权重 fc1.weight 的形状在加载的检查点中是 [4, 21168]，而当前模型中的形状是 [5, 21168]。同样，偏置 fc1.bias 的形状在检查点中为 [4]，而当前模型中的形状是 [5]。 要解决这个问题，您...

代码中加入以下语句：torch.hip.set_allocator(torch.hip.allocator_max_split_size(1024))这个加在代码哪里

这个语句应该在你的PyTorch...torch.hip.set_allocator(torch.hip.allocator_max_split_size(1024)) # 然后再构建你的模型 这样就可以设置max_split_size_mb参数，避免内存碎片化，从而减少GPU显存不足的错误。

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Tacotron: size mismatch for encoder_proj.weight: copying a param with shape torch.Size([128, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128, 1024]). size mismatch for decoder.attn_rnn.weight_ih: copying a param with shape torch.Size([384, 768]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([384, 1280]). size mismatch for decoder.rnn_input.weight: copying a param with shape torch.Size([1024, 640]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1024, 1152]). size mismatch for decoder.stop_proj.weight: copying a param with shape torch.Size([1, 1536]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1, 2048]).

这个错误表明在加载模型参数时发生了问题。具体来说，在尝试将参数从检查点加载到当前模型时，发现了形状不匹配的问题。在这种情况下，参数的大小在检查点和当前模型中不同。需要修复代码或检查点来解决这个问题。

size mismatch for cls_conv.weight: copying a param with shape torch.Size([21, 256, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([3, 256, 1, 1]). size mismatch for cls_conv.bias: copying a param with shape torch.Size([21]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([3]).

预训练模型中这些参数的形状为 [21, 256, 1, 1] 和 [21]，而当前模型中的形状为 [3, 256, 1, 1] 和 [3]。 解决这个问题的一种方法是修改当前模型的结构，使其与预训练模型的结构保持一致。您可以根据实际...

bbox_head.csp_reg.weight | torch.Size([1, 256, 3, 3]) | torch.Size([2, 256, 3, 3]) | | bbox_head.csp_reg.bias | torch.Size([1]) | torch.Size([2])

这是一个关于 PyTorch 模型的参数的问题，我可以回答。bbox_head.csp_reg.weight 的大小是 [1, 256, 3, 3] 和 [2, 256, 3, 3]，而 bbox_head.csp_reg.bias 的大小是 [1] 和 [2]。

class MLP(nn.Module): def __init__( self, input_size: int, output_size: int, n_hidden: int, classes: int, dropout: float, normalize_before: bool = True ): super(MLP, self).__init__() self.input_size = input_size self.dropout = dropout self.n_hidden = n_hidden self.classes = classes self.output_size = output_size self.normalize_before = normalize_before self.model = nn.Sequential( nn.Linear(self.input_size, n_hidden), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, self.output_size), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), ) self.after_norm = torch.nn.LayerNorm(self.input_size, eps=1e-5) self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(self.dropout), nn.Linear(self.input_size, self.classes) ) self.output_layer = nn.Linear(self.output_size, self.classes) def forward(self, x): self.device = torch.device('cuda') # x = self.model(x) if self.normalize_before: x = self.after_norm(x) batch_size, length, dimensions = x.size(0), x.size(1), x.size(2) output = self.model(x) return output.mean(dim=1) class LabelSmoothingLoss(nn.Module): def __init__(self, size: int, smoothing: float, ): super(LabelSmoothingLoss, self).__init__() self.size = size self.criterion = nn.KLDivLoss(reduction="none") self.confidence = 1.0 - smoothing self.smoothing = smoothing def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: batch_size = x.size(0) if self.smoothing == None: return nn.CrossEntropyLoss()(x, target.view(-1)) true_dist = torch.zeros_like(x) true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 1)) true_dist.scatter_(1, target.view(-1).unsqueeze(1), self.confidence) kl = self.criterion(torch.log_softmax(x, dim=1), true_dist) return kl.sum() / batch_size

这段代码中定义了一个 MLP 模型以及一个 LabelSmoothingLoss 损失函数。MLP 模型包含了多个线性层和 ReLU ...其中，true_dist 是经过平滑处理后的真实标签分布，kl 是计算 KL 散度的结果，最终返回的是 kl 的平均值。

def forward(self, x: torch.Tensor, H, W) -> torch.Tensor: 输入该怎么给

x是一个torch.Tensor类型的输入变量，H和W是int类型的...x = torch.randn([batch_size, channel, H, W]) H, W = 224, 224 # 假设输入图片的高度和宽度为224 # 调用forward方法 output = model.forward(x, H, W)

ValueError: Target size (torch.Size([4])) must be the same as input size (torch.Size([4, 3, 256, 256]))

模型输出的结果是一个大小为 [4, 3, 256, 256] 的张量，其中 4 表示样本数，3 表示通道数，256 表示高度，256 表示宽度。而目标值的大小为 [4]，表示仅有 4 个目标值，这与模型输出的结果不匹配。 你需要确保目标值...

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