在调用Upsample模块时，没有找到recompute_scale_factor属性怎么办

如果在调用Upsample模块时没有找到`recompute_scale_factor`属性，可能是因为该属性是在PyTorch 1.6版本中引入的，如果你使用的是较旧版本的PyTorch，该属性可能不可用。

如果你需要使用`recompute_scale_factor`属性，可以尝试升级你的PyTorch版本。如果升级版本不方便，你也可以手动计算缩放因子，然后将其传递给`F.interpolate()`函数，例如：

import torch.nn.functional as F

# 假设输入大小为(input_h, input_w), 输出大小为(output_h, output_w)
scale_factor_h = output_h / input_h
scale_factor_w = output_w / input_w

# 使用计算得到的缩放因子进行上采样
upsampled = F.interpolate(input, scale_factor=(scale_factor_h, scale_factor_w), mode='bilinear', align_corners=False)

这种方法不需要`recompute_scale_factor`属性，但需要手动计算缩放因子。

相关问题

upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor

这个错误提示意思是“upsample”对象没有“recompute_scale_factor”属性。这可能是因为你在使用“upsample”对象时，调用了一个不存在的方法或属性。你需要检查一下你的代码，看看是否有拼写错误或者使用了错误的方法名。如果你确定没有错误，那么可能是你的“upsample”对象没有被正确地初始化或者赋值。你需要检查一下你的代码，看看是否有漏掉了一些必要的步骤。

'upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

### 回答1：
这个错误的意思是：在调用的对象（变量名）上没有'recompute_scale_factor'属性。可能是因为该对象类型不支持这个属性，或者是因为该对象没有被正确地实例化。请检查你是否使用了正确的对象类型或者确认这个属性是否存在于该对象。

### 回答2：
“upsample”是一个PyTorch中的函数，用于上采样或放大图像，其基本用法为upsample(input, size=None, scale_factor=None, mode=’nearest’, align_corners=None)。
然而，有时候在使用up-sample函数时，会出现“upsample object has no attribute recompute_scale_factor”的错误提示。

这个错误信息表示，“upsample”对象没有“recompute_scale_factor”的属性。由于这个函数中没有“recompute_scale_factor”的属性，所以调用该属性时会出现此错误。这个错误通常发生在网络中使用了旧的PyTorch版本，并在新版中进行了更改时。

为了解决这个问题，需要升级PyTorch版本，并且调整代码以使用新的函数调用方法。通过在代码中使用可用的新函数，解决这个问题并让模型正常运行。

具体来说，可以使用新版中的“torch.nn.upsample”函数代替现有的“nn.functional.upsample”。该函数是nn.Module的一部分，可以通过继承并重写forward函数将其添加到模型中。

另一种解决方法是使用“nn.functional.interpolate”，它是一个更通用的上采样函数，可以处理任意维度数据。

最后，仔细检查代码并确保使用正确的函数和参数将有助于解决此问题。同时，建议学习PyTorch的各种功能和更新，以确保代码始终与最新版的PyTorch兼容。

### 回答3：
首先，我们需要理解一下什么是"upsample"对象。在机器学习中，"upsample"指的是一种上采样的操作，由于卷积神经网络（CNN）要求图片的大小必须一致，因此，在卷积层之后一般需要进行下采样操作，将图片的大小缩小，而为了保证网络的有效性，可能需要在后续层进行上采样操作，将图片的大小恢复，以便进行后续计算。

而"recompute_scale_factor"是一个属性或者方法，却找不到相关的定义，这可能是由于去除了此属性或方法，或者是因为没有正确的导入相应的库或模块所致。这种情况下，我们需要查看代码并排查问题。

一般来说，错误信息会告诉我们在哪个文件，哪一行出现了错误。我们可以在这里查看相关代码，以确定是哪一行出现了问题。可能需要查看模块的文档或者源代码，以确定属性或方法的正确使用方式。

如果以上方法均不能解决问题，可以考虑在搜索引擎上查找与该问题相关的信息，寻求其他开发者的帮助，或者查找一些开源的解决方案，以快速解决问题。