Kiu-net-pytorch: Fehler: Die Größe von Tensor a (3) muss mit der Größe von Tensor b (6) bei Nicht-Singleton-Dimension 2 übereinstimmen

Können Sie bitte eine weitere Beschreibung für diesen Fehler hinzufügen? Für welchen Datensatz und welches Modell tritt dieser Fehler auf?

Ich habe die LIST-Daten verwendet, um das Modell zu trainieren. bekam die .pth. dann führe ich die val.py aus (ich habe keine Parameter in parameter.py geändert, außer diesen Pfaden). Dann bekam ich den Fehler von models.py in Zeile 602. "Die Größe von Tensor a (3) muss mit der Größe von Tensor b (6) bei Nicht-Singleton-Dimension 2 übereinstimmen". Ich habe versucht, die "Größe" von parameter.py auf 8 zu ändern, es gibt keinen Fehler, aber die Ergebnisse (pred.nii) scheinen schlecht zu sein. andere Größen führen zu ähnlichen Fehlern. Ich ändere auch die "Größe" von paramter.py auf 24, wenn ich die train.py ausführe, weil ich auch ähnliche Fehler habe.

ja ich habe das gleiche problem. die Ausgabegröße (1024) ist nicht die gleiche Größe wie Label (512)

Beim Versuch, train.py im LiTS-Ordner auszuführen, nachdem get_training_set.py in data_prepare erfolgreich ausgeführt wurde, wurde jedoch die folgende Fehlermeldung angezeigt, wenn kiunet_org als Netz in model.py verwendet wurde:
Traceback (letzter Aufruf zuletzt):
Datei "train.py", Zeile 71, in
Ausgänge = Netto(ct)
Datei "/home/viplab/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", Zeile 727, in _call_impl
result = self.forward( input, * kwargs)
Datei "/home/viplab/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", Zeile 159, weiter vorne
return self.module (inputs [0], * kwargs[0])
Datei "/home/viplab/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", Zeile 727, in _call_impl
result = self.forward( input, * kwargs)
Datei "/home/viplab/nas/KiU-Net-pytorch/LiTS/net/models.py", Zeile 591, weiter vorne
out = Torch.add(out,F.interpolate(F.relu(self.inte3_1bn(self.intere3_1(out1))),scale_factor=(0.5,0.0625,0.0625),mode ='trilinear'))
RuntimeError: Die Größe von Tensor a (3) muss mit der Größe von Tensor b (6) bei Nicht-Singleton-Dimension 2 übereinstimmen

Ich habe das gleiche Problem damit, (fast) jedes der Modelle mit meinen eigenen Daten auszuführen:
out1 = torch.add(out1,F.interpolate(F.relu(self.inte1_2bn(self.intere1_2(tmp))),scale_factor=(4,4),mode ='bilinear')) RuntimeError: The size of tensor a (386) must match the size of tensor b (384) at non-singleton dimension 3

Ich habe das gleiche Problem, also wie kann ich es lösen?

Habe das gleiche Problem kiunet_org.

Ich habe das gleiche Problem hat es jemand gelöst