Kiu-net-pytorch: 버그: 텐서 a(3)의 크기는 싱글톤이 아닌 차원 2에서 텐서 b(6)의 크기와 일치해야 합니다.

이 오류에 대한 설명을 더 추가할 수 있습니까? 어떤 데이터 세트와 어떤 모델에 대해 이 버그가 발생합니까?

나는 모델을 훈련하기 위해 LIST 데이터를 사용했습니다. .pth를 얻었습니다. 그런 다음 val.py를 실행합니다.(해당 경로를 제외하고 parameter.py의 매개변수를 변경하지 않았습니다.) 그런 다음 602행에서 models.py의 버그를 얻었습니다. "텐서 a(3)의 크기는 싱글톤이 아닌 차원 2에서 텐서 b(6)의 크기와 일치해야 합니다." 나는 parameter.py의 "크기"를 8로 변경하려고 시도했지만 버그는 없지만 결과(pred.nii)가 좋지 않은 것 같습니다. 다른 크기는 유사한 버그가 발생합니다. 나는 또한 train.py를 실행할 때 paramter.py의 "크기"를 24로 변경합니다. 비슷한 버그도 있기 때문입니다.

예, 같은 문제가 있습니다. 출력 크기(1024)가 레이블(512)과 동일한 크기가 아닙니다.

data_prepare에서 get_training_set.py를 성공적으로 실행한 후 LiTS 폴더에서 train.py를 실행하려고 했지만 model.py에서 kiunet_org를 net으로 사용할 때 다음 오류가 발생했습니다.
역추적(가장 최근 호출 마지막):
파일 "train.py", 71행,
출력 = 순(ct)
파일 "/home/viplab/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", 727행, _call_impl
결과 = self.forward( 입력, * kwargs)
파일 "/home/viplab/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", 159행, 앞으로
반환 self.module( 입력[0], * kwargs[0])
파일 "/home/viplab/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", 727행, _call_impl
결과 = self.forward( 입력, * kwargs)
파일 "/home/viplab/nas/KiU-Net-pytorch/LiTS/net/models.py", 591행, 앞으로
출력 = 토치.add(out,F.interpolate(F.relu(self.inte3_1bn(self.intere3_1(out1))),scale_factor=(0.5,0.0625,0.0625),모드 = '삼선형'))
RuntimeError: 텐서 a(3)의 크기는 비싱글톤 차원 2에서 텐서 b(6)의 크기와 일치해야 합니다.

내 데이터에서 (거의) 모든 모델을 실행하는 것과 동일한 문제가 있습니다.
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

나는 같은 문제가 있습니다，그래서 그것을 해결하는 방법?

같은 문제가 있습니다 kiunet_org.

같은 문제가 있는데 해결하신 분 계신가요