The `padding` argument must be a list/tuple or one of "valid", "same" (or "causal", only for `Conv1D).

这是一个关于深度学习中的卷积层的参数`padding`的错误提示信息。`padding`参数可以是一个列表/元组或者是三个字符串中的一个："valid", "same" 或者 "causal"（只适用于`Conv1D`）。如果提示这个错误，可能是因为你的`padding`参数不符合上述条件，需要进行调整。

相关问题

The "buffer" argument must be one of type Buffer, Uint8Array, or string. Received type object

"The 'buffer' argument must be one of type Buffer, Uint8Array, or string. Received type object." 这个错误是由于给定的buffer参数类型错误导致的。根据引用，错误信息表明"chunk"参数应该是一个字符串或者Buffer实例或者Uint8Array实例，而不是一个对象实例。根据引用，Uint8Array是一个内置变量，不需要额外引入包来使用。通常，解决这类问题的通用方法是确保参数是Buffer或Uint8Array的实例。另外，引用指出，如果要将多个Buffer连接在一起，需要确保这些Buffer都是Uint8Array类型的。正确的做法是将buffer参数改为正确的类型，比如Buffer、Uint8Array或字符串。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [node.js报错The “chunk“ argument must be of type string or an instance of Buffer or Uint8Array.](https://blog.csdn.net/weixin_42771853/article/details/130218226)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Nodejs: Buffer报错argument must be an Array of Buffer or Uint8Array instances](https://blog.csdn.net/pengpengzhou/article/details/106474846)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

TypeError: conv2d(): argument 'padding' must be tuple of ints, not float

这个错误是因为conv2d()函数的padding参数要求是一个整数元组（tuple of ints），而不是一个浮点数。你需要将window_size/2转换为整数，并将其作为padding参数的值。

你可以使用int()函数将浮点数转换为整数。在调用conv2d()函数时，将padding参数的值设置为一个包含window_size/2的整数元组。

例如，你可以这样修改代码：

mu1 = F.conv2d(img1_tensor, window, padding=(int(window_size/2), int(window_size/2)), groups=channel)

这样应该能解决这个TypeError。确保其他相关变量也进行相应的类型转换。