return F.conv_transpose2d( RuntimeError: Given transposed=1, weight of size [2048, 1024, 4, 4], expected input[64, 4000, 1, 1] to have 2048 channels, but got 4000 channels instead

时间: 2023-06-09 11:04:53 浏览: 121
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TensorFlow tf.nn.conv2d_transpose是怎样实现反卷积的

这个问题的原因是在使用 F.conv_transpose2d 函数时，输入张量的通道数与权重矩阵的通道数不匹配。权重矩阵的通道数为 2048，而输入张量的通道数为 4000，因此出现了 RuntimeError。您需要确保使用该函数的输入张量的通道数与权重矩阵的通道数相同，或者调整权重矩阵的通道数以匹配输入张量的通道数。
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modifying cudnn_conv_layer.cpp and aligning the address to be multiples of 32. You can insert tow lines of code before size_t total_max_workspace = ... as follow: size_t m=32; max_workspace = ...
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DATA_CONV_ENCODE.rar_3/4码率_4 3 2 1_conv_lowere77_码率

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nnTranspose2d()和nn.functional.conv_transpose2d()都是PyTorch中用于进行反卷积操作的函数。它们的区别在于调用的方式和参数输入的方式。 nn.ConvTranspose2d()是一个类，它需要创建一个对象来使用。它的参数包括...

def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input)，上述代码出现问题：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [18, 512, 3, 3], expected input[1, 64, 512, 512] to have 512 channels, but got 64 channels instead，如何修改

你可以尝试修改conv_offset1和conv_mask1的输入通道数以匹配conv1的输出通道数，或者将conv1的输出通道数修改为匹配conv_offset1和conv_mask1的输入通道数。你可以使用print语句检查conv1的输出通道数和conv_offset1...

f.conv_transpose2d

b'f.conv_transpose2d' 是 PyTorch 中的一个函数，用于执行二维转置卷积操作。即，将卷积核与输入数据进行转置卷积操作，从而实现上采样或反卷积的效果。该函数常用于生成对抗性网络（GAN）或图像分割中。

return F.conv2d(input, weight, self.bias, self.stride, RuntimeError: Given groups=1, weight of size [64, 3, 3, 3], expected input[16, 1, 50, 50] to have 3 channels, but got 1 channels instead

这个错误提示的意思是你传入了一个输入数据的张量，它的形状是 [16, 1, 50, 50]，即 batch_size=16，通道数为 1，高和宽分别为 50，但是你传入的卷积核的形状是 [64, 3, 3, 3]，即输出通道数为 64，输入通道数为 3，...

return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, RuntimeError: Given groups=1, weight of size [8, 10, 1, 3], expected input[10, 8, 12, 10] to have 10 channels, but got 8 channels instead

这个错误通常发生在卷积神经网络中，它表明输入张量的通道数与卷积层期望的通道数不匹配。在你的情况下，你正在尝试使用一个具有8个输入通道的10x8x12x10的张量来执行一个具有10个输入通道的卷积操作，因此出现了这...

l = F.conv_transpose2d(lo, weight_l, stride=(1, 2), padding=0, bias=None)

这行代码使用了PyTorch中的函数conv_transpose2d，它表示对二维图像进行卷积的转置操作。具体来说，这行代码将一个低分辨率图像lo通过一个大小为weight_l的卷积核进行卷积，然后将得到的结果上采样两倍，最终...

RuntimeError: Expected 3D (unbatched) or 4D (batched) input to conv_transpose2d, but got input of size: [64, 256]

conv_transpose = torch.nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1) output = conv_transpose(x) 在这个例子中，使用torch.unsqueeze()将输入张量x从形状[64, 256]转换为形状[64, 256,...

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw - 1) / 2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n, 8) if n == 1: num_filters = ndf * nf_mult self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n_layers, 8) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True), nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw) ] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = self.conv_mask1(input) input = torch.cat([input, offset1, mask1], dim=1) return self.model(input)，运行上述代码出现错误：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [18, 512, 3, 3], expected input[1, 3, 512, 512] to have 512 channels, but got 3 channels instead，如何修改，给出代码

self.conv_offset1 = nn.Conv2d(3, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 3, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) self.conv_...

return F.conv3d( RuntimeError: expected scalar type Byte but found Float

在你的问题中，你提到了一个错误信息：RuntimeError: expected scalar type Byte but found Float。这个错误通常是由于输入的张量类型与期望的类型不匹配导致的。根据你提供的引用，可能的解决方法是将输入的张量...

return F.conv3d( RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

This error message indicates that there is a mismatch between the data type of the input tensor and the expected data type by the convolutional layer. The convolutional layer expects the input tensor ...

RuntimeError: Given groups=1, weight of size [10, 4, 5], expected input[64, 5, 4] to have 4 channels, but got 5 channels instead

其中，conv_weight 是卷积层的权重张量，transpose(0, 1) 表示将张量的第 0 维和第 1 维进行转置，即将 4 和 5 交换位置，从而得到形状为 [10, 5, 4] 的张量。 注意，这里的权重转置操作会影响卷积层的...

class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x 在这段代码中插入全局平均池化做通道增强的模块

self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # 添加全局平均池化层 if forward == 'slicing': self.forward =...

class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_pool = GlobalAvgPool2d() if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x1 = self.global_pool(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x在这段代码中插入全局平均池化做通道增强的模块

nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False), nn.BatchNorm2d(dim), nn.ReLU(inplace=True), self.global_pool ) if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing ...

class Partial_conv3(nn.Module): def init(self, dim, n_div, forward): super().init() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_pool = GlobalAvgPool2d() if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.global_pool(x1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x这段代码有什么错误

self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_pool = GlobalAvgPool2d() self.forward = None if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_...

上述代码出错：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [64, 1, 4, 4], expected input[1, 3, 11, 11] to have 1 channels, but got 3 channels instead请修改

conv = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=False) 其中 in_channels=1 表示输入数据的通道数为 1，但是实际输入的数据通道数为 3，因此可以将其修改为： ...

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input)，上述代码中：出现错误：torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1,RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.)

torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1[:, :18, :, :], weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*...

Defines the PatchGAN discriminator with the specified arguments. class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) 上述代码中出现错误：RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.)，请问如何解决，给出修改后的代码

self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始...

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