x = self.conv1(self.af(feature)) x = self.af(x) x = self.conv2(x) residual = self.conv_res(feature) return x + residual 定位到代码这里

根据你提供的代码，错误定位在以下代码段中：

x = self.conv1(self.af(feature))
x = self.af(x)
x = self.conv2(x)
residual = self.conv_res(feature)
return x + residual

这个错误通常是由于就地修改视图引起的。在这个代码段中，`self.af` 方法可能会返回一个视图，并且在这个视图上进行就地修改，导致出现错误。

为了解决这个问题，你可以尝试使用非就地操作来替换就地修改操作。你可以使用类似 `torch.clone()` 或 `torch.tensor.clone()` 的方法创建一个新的张量，并对其进行修改。例如，你可以修改代码如下：

x = self.conv1(self.af(feature).clone())
x = self.af(x.clone())
x = self.conv2(x.clone())
residual = self.conv_res(feature)
return x + residual

这样，就会创建 `self.af(feature)` 的副本，并在副本上进行操作，而不是直接修改原始视图。同样地，对于 `x` 张量的操作也要使用副本进行。这样可以避免出现就地修改错误。

相关问题

class Linear_ResBlock(nn.Module): def __init__(self, input_size=1024, output_size=256): super(Linear_ResBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Linear(input_size, input_size) self.conv2 = nn.Linear(input_size, output_size) self.conv_res = nn.Linear(input_size, output_size) self.af = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, feature): # return self.conv2(self.af(self.conv1(self.af(feature)))) + self.conv_res(feature) # 原版 '''支修改版''' x = self.conv1(self.af(feature)) x = self.af(x) x = self.conv2(x) residual = self.conv_res(feature) return x + residual

这是一个名为`Linear_ResBlock`的类，它是一个线性残差块（residual block）。它具有两个线性层（`conv1`和`conv2`）和一个残差连接层（`conv_res`）。输入大小为`input_size`，输出大小为`output_size`。激活函数使用ReLU。在前向传播中，通过第一个线性层，然后经过激活函数，再经过第二个线性层，最后与输入进行残差连接，并返回结果。这个类还提供了一个修改版的前向传播方法，与原版相比，只是将连续的操作拆分为多个步骤，但功能上是一样的。

class Linear_ResBlock(nn.Module): def __init__(self, input_size=1024, output_size=256): super(Linear_ResBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Linear(input_size, input_size) self.conv2 = nn.Linear(input_size, output_size) self.conv_res = nn.Linear(input_size, output_size) self.af = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, feature): return self.conv2(self.af(self.conv1(self.af(feature)))) + self.conv_res(feature) 输入的feature是一个（32，1024）的张量，上述报错原因在return这里

根据你提供的代码，问题出现在最后的返回语句上。错误提示中提到的问题与原地修改有关。在这里，你正尝试对`self.conv2(self.af(self.conv1(self.af(feature))))`进行原地修改。

为了解决这个问题，你可以将原地修改的操作改为非原地操作。一种方法是使用`.clone()`方法来创建`self.conv2(self.af(self.conv1(self.af(feature))))`的副本，然后对副本进行操作。修改后的代码如下：

def forward(self, feature):
    x = self.conv1(self.af(feature))
    x = self.af(x)
    x = self.conv2(x)
    residual = self.conv_res(feature)
    return x + residual

在这个修改后的代码中，我们将每个操作都存储在一个中间变量中，并使用非原地操作进行修改。最后，将输入`feature`与`residual`相加，得到最终的输出。

通过这种方式，你应该能够避免原地修改错误，并成功运行你的代码。如果还有其他问题，请随时提问。