edge_map = edge_map.unsqueeze(1).expand(-1,1,1 -1, -1) RuntimeError: expand(torch.FloatTensor{[1, 1, 1, 254, 254]}, size=[-1, 1, 0, -1]): the number of sizes provided (4) must be greater or equal to the number of dimensions in the tensor (5)

这个错误提示是因为你提供的 `size` 参数数量不足以匹配输入张量的维度数量。你可以检查一下 `edge_map` 的维度数量是否为 5，如果是的话，你需要提供一个长度为 5 的 `size` 参数，以指定每个维度的扩展倍数。如果你只想在某个维度上进行扩展，你可以将其它维度的扩展倍数设置为 -1，PyTorch 会自动计算这些维度的扩展倍数。例如，如果你想在第二个维度上进行扩展，你可以这样写：

edge_map = edge_map.unsqueeze(1).expand(-1, 1, -1, -1, -1)

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q_mask = (q_mask == 0).unsqueeze(1).unsqueeze(1).expand_as(q2v) v_mask = (v_mask == 0).unsqueeze(1).unsqueeze(1).expand_as(v2q)

这段代码是将条件判断的结果应用到两个变量 q_mask 和 v_mask 上。

首先，`(q_mask == 0)` 是一个条件判断表达式，判断 q_mask 是否等于0。结果是一个布尔型的张量。

然后，`.unsqueeze(1).unsqueeze(1)` 是将维度扩展操作，将布尔型的张量维度扩展为与 q2v 相同的维度。这两个 `.unsqueeze(1)` 操作将在第1个维度上增加一个维度。

最后，`.expand_as(q2v)` 是将张量扩展操作，将张量扩展为与 q2v 相同的形状。

这样，q_mask 的形状被扩展为与 q2v 相同，并且根据条件判断的结果进行了相应的填充。

v_mask 的处理方式与 q_mask 类似，只是将条件判断的结果应用到 v_mask 上，并根据 v2q 的形状进行了扩展。

修改下列模块代码，使其能够对三维模型的直线特征进行提取：class FaceKernelCorrelation(nn.Module): def __init__(self, num_kernel=64, sigma=0.2): super(FaceKernelCorrelation, self).__init__() self.num_kernel = num_kernel self.sigma = sigma self.weight_alpha = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * np.pi) self.weight_beta = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * 2 * np.pi) self.bn = nn.BatchNorm1d(num_kernel) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, normals, neighbor_index): b, _, n = normals.size() center = normals.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1).unsqueeze(4) neighbor = torch.gather(normals.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, 3), 2, neighbor_index.unsqueeze(1).expand(-1, 3, -1, -1)) neighbor = neighbor.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1, -1) fea = torch.cat([center, neighbor], 4) fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -1, 4) weight = torch.cat([torch.sin(self.weight_alpha) * torch.cos(self.weight_beta), torch.sin(self.weight_alpha) * torch.sin(self.weight_beta), torch.cos(self.weight_alpha)], 0) weight = weight.unsqueeze(0).expand(b, -1, -1, -1) weight = weight.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, n, -1) weight = weight.unsqueeze(4).expand(-1, -1, -1, -1, 4, -1) dist = torch.sum((fea - weight)**2, 1) fea = torch.sum(torch.sum(np.e**(dist / (-2 * self.sigma**2)), 4), 3) / 16 return self.relu(self.bn(fea))

修改后的代码如下：

class FaceKernelCorrelation(nn.Module):
    def __init__(self, num_kernel=64, sigma=0.2):
        super(FaceKernelCorrelation, self).__init__()
        self.num_kernel = num_kernel
        self.sigma = sigma
        self.weight_alpha = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 6) * np.pi)
        self.weight_beta = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 6) * 2 * np.pi)
        self.bn = nn.BatchNorm1d(num_kernel)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, vertices, neighbor_index):
        b, _, n = vertices.size()
        center = vertices.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1).unsqueeze(4)
        neighbor = torch.gather(vertices.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, 3),
                                2, neighbor_index.unsqueeze(1).expand(-1, 3, -1, -1))
        neighbor = neighbor.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1, -1)

        # 计算直线特征
        line = neighbor - center
        length = torch.sqrt(torch.sum(line**2, dim=-1, keepdim=True))
        direction = line / (length + 1e-8)
        fea = torch.cat([center, direction, length], dim=4)
        fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -1, 6)

        weight = torch.cat([torch.sin(self.weight_alpha) * torch.cos(self.weight_beta),
                            torch.sin(self.weight_alpha) * torch.sin(self.weight_beta),
                            torch.cos(self.weight_alpha)], 0)
        weight = weight.unsqueeze(0).expand(b, -1, -1, -1)
        weight = weight.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, n, -1)
        weight = weight.unsqueeze(4).expand(-1, -1, -1, -1, 6, -1)

        dist = torch.sum((fea - weight)**2, 1)
        fea = torch.sum(torch.sum(np.e**(dist / (-2 * self.sigma**2)), 4), 3) / 16

        return self.relu(self.bn(fea))

对比原有的代码，主要修改的地方如下：

1. 修改了 weight_alpha 和 weight_beta 的形状，将其从 4 改为 6，以便存储直线特征；
2. 在 forward 函数中，首先计算出所有点的邻居点，然后根据邻居点和中心点计算出直线特征（即方向向量和长度），并将其拼接在一起；
3. 将拼接后的直线特征与权重相减后，进行距离计算和高斯加权求和。