File C:\Data\Wilnanet\MultiWienerNet-main\MultiWienerNet-main\pytorch\models\wiener_model.py:106, in WienerDeconvolution3D.forward(self, y) 103 H_sum = torch.fft.fft2(self.psfs) 105 #print(H_sum.shape, Y.shape, self.Ks.shape) --> 106 X=(torch.conj(H_sum)Y) / (torch.square(torch.abs(H_sum))+100self.Ks)#, dtype=tf.complex64) 108 x=torch.real((torch.fft.ifftshift(torch.fft.ifft2(X), dim=(-2, -1)))) 111 return x RuntimeError: The size of tensor a (640) must match the size of tensor b (480) at non-singleton dimension 4

这个错误是由于张量 a（大小为 640）和张量 b（大小为 480）在第 4 个非单例维度上的大小不匹配而导致的。你需要检查 WienerDeconvolution3D.forward() 函数中的代码，特别是第 106 行，确保张量的大小匹配。你可以使用 PyTorch 中的 .size() 方法检查张量的大小。如果需要，你可以使用 .unsqueeze() 或 .squeeze() 方法来调整张量的大小。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\MR.W\Desktop\CACNet-Pytorch-main\CACNet-Pytorch-main\Cropping_dataset.py", line 150, in <module> fcdb_testset = FCDBDataset(split='train') File "C:\Users\MR.W\Desktop\CACNet-Pytorch-main\CACNet-Pytorch-main\Cropping_dataset.py", line 28, in __init__ assert os.path.exists(self.data_dir), self.data_dir AssertionError: /workspace/aesthetic_cropping/dataset/FCDB

根据你提供的信息，这似乎是一个 Python 错误的 traceback，其中在运行 `Cropping_dataset.py` 文件时发生了错误。具体来说，这个错误是由 `AssertionError` 引起的，因为程序在 `Cropping_dataset.py` 文件的第 28 行处使用了 `assert` 语句，但该语句的条件未满足，即数据目录 `self.data_dir` 并不存在。

因此，需要检查一下程序中定义的数据目录是否存在或者是否设置正确。可以尝试在终端或文件浏览器中手动检查该目录是否存在，并确保程序可以正确读取该目录中的数据。另外，也可以检查一下程序中其他相关的配置或参数是否正确设置，以确保程序可以正确读取数据并运行。

Building wheels for collected packages: pytorch Building wheel for pytorch (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error

这个错误提示可能是由于在安装PyTorch时编译源代码时遇到了问题。有几种可能的解决方案：

1. 检查您的Python版本是否与PyTorch版本兼容，如果不兼容，请尝试安装与您的Python版本兼容的PyTorch版本。

2. 确保您的计算机已安装了适当的编译工具。请查看PyTorch安装文档中的编译要求。

3. 如果您使用的是Conda环境，请考虑创建一个新环境并在其中安装PyTorch。

4. 尝试使用Anaconda或Miniconda进行安装，这通常会自动解决依赖关系和编译问题。

5. 如果您使用的是Windows系统，请确保已安装Microsoft Visual C++ Redistributable。

如果上述方法仍然无法解决问题，请提供更多详细信息，例如错误消息的完整文本，以便我能够更好地帮助您解决问题。