我正在自定义数据集上运行此代码(),但遇到了此错误。RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an in place operation: [torch. cuda.FloatTensor [1, 512, 4, 4]] is at version 2; expected version 1 instead. Hint: the backtrace further above shows the operation that failed to compute
我实现了用于图像分割的Unet模型。我正在使用PASCAL数据集,我正在尝试训练我的模型。然而,我在计算损失时被困住了。我不确定输出和目标类的预期形状应该是什么。有人能告诉我我做错了什么吗?这是我的Unet课程:import torch.nn as nn
enc_ftrs = transforms.CenterCrop([H, W])(enc_ft
我正在尝试在其他神经网络中使用Unet model输出,问题是,我需要在没有尺寸的情况下获得真实的形状,您能告诉我如何做到这一点吗?unet_model.summary()显示了实际的形状,但是当我尝试获取输出张量时,它的形状是None unet_model = Unet(input_shape=(256,256,3),backbone_name(f_i) unet_model.layers[-1].output link to the screenshot with
输入是一堆灰度空间图像(图像数量从5到20 ),输出是64 x 64 x 64 1024 x 1024。输出的每个体素都有0或1,但在我的数据集中只有2000个1,所以很难通过观察训练损失来判断我的网络是否训练得很好。例如,如果我的网络只输出np.zeros((64,64,64))作为输出,精度仍然是1-2000/(64x64x64)~=99.9%。输入大小变为(1024 x 1024 x #img),输出大小变为(64 x 64 x 64)。我现在正在使用2