有个问题想寻求解决，就是batch-size设置1就正常，设置为4就报错：RuntimeError: shape '[32, 65536]' is invalid for input of size 8388608，找根源，指向一段代码，代码功能是把两个尺寸为 （ 4，32，256，256 ）的输入进行尺寸变换，然后计算这两个输入的余弦相似度。该怎样进行修改，才能适应整体功能。
def single_layer_similar_heatmap_visual(idx,output_t0,output_t1,save_change_map_dir,epoch,batch_idx,filename,layer_flag,dist_flag):
n, c, h, w = output_t0.data.shape #####[4, 32, 256, 256]
out_t0_rz = torch.transpose(output_t0.view(c, h * w ), 1, 0) #####我觉得问题应该出在这里的变换
out_t1_rz = torch.transpose(output_t1.view(c, h * w ), 1, 0)
# 计算像素对在通道上的距离，比如0,0处的两个通道的距离，这个距离应该是都小于2的
distance = various_distance(out_t0_rz,out_t1_rz,dist_flag=dist_flag)
similar_distance_map = distance.view(h,w).data.cpu().numpy() # 256x256
# 插值到256x256
similar_distance_map_rz = nn.functional.interpolate(torch.from_numpy(similar_distance_map[np.newaxis, np.newaxis, :]),
size=[cfg.TRANSFROM_SCALES[1],cfg.TRANSFROM_SCALES[0]], mode='bilinear',align_corners=True)
# 渲染热力图并保存
save_change_map_dir_ = os.path.join(save_change_map_dir, 'epoch_' + str(epoch))
check_dir(save_change_map_dir_)
save_change_map_dir_layer = os.path.join(save_change_map_dir_,layer_flag)
check_dir(save_change_map_dir_layer)
save_weight_fig_dir = os.path.join(save_change_map_dir_layer, str(batch_idx) + '_' + filename[0].split('/')[2])
if idx % 20 == 0:
# similar_dis_map_colorize = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * similar_distance_map_rz.data.cpu().numpy()[0][0]), cv2.COLORMAP_JET)
# cv2.imwrite(save_weight_fig_dir, similar_dis_map_colorize)
similar_dis_map_colorize = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * similar_distance_map_rz.data.cpu().numpy()[0][0]),
cv2.COLORMAP_JET)
cv2.imwrite(os.path.join(save_weight_fig_dir, 'vertira.jpg'), similar_dis_map_colorize)
# 返回距离map
return similar_distance_map_rz.data.cpu().numpy()
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
问题出在这两行代码：
out_t0_rz = torch.transpose(output_t0.view(c, h * w ), 1, 0)
out_t1_rz = torch.transpose(output_t1.view(c, h * w ), 1, 0)
当batch_size设置为4时，output_t0和output_t1的形状变为[4, 32, 256, 256]。然后你试图将它们reshape为[4, 32*256, 256]，这会导致形状不匹配的错误。
解决方法是将这两行代码修改为：
out_t0_rz = output_t0.view(n, c, h, w)
out_t1_rz = output_t1.view(n, c, h, w)
这样，无论batch_size设置为多少，都可以正确地进行尺寸变换。所以，完整的修改后的函数如下：
def single_layer_similar_heatmap_visual(idx,output_t0,output_t1,save_change_map_dir,epoch,batch_idx,filename,layer_flag,dist_flag):
n, c, h, w = output_t0.data.shape #####[4, 32, 256, 256]
out_t0_rz = output_t0.view(n, c, h, w)
out_t1_rz = output_t1.view(n, c, h, w)
# 计算像素对在通道上的距离，比如0,0处的两个通道的距离，这个距离应该是都小于2的
distance = various_distance(out_t0_rz,out_t1_rz,dist_flag=dist_flag)
similar_distance_map = distance.view(h,w).data.cpu().numpy() # 256x256
# 插值到256x256
similar_distance_map_rz = nn.functional.interpolate(torch.from_numpy(similar_distance_map[np.newaxis, np.newaxis, :]),
size=[cfg.TRANSFROM_SCALES[1],cfg.TRANSFROM_SCALES[0]], mode='bilinear',align_corners=True)
# 渲染热力图并保存
save_change_map_dir_ = os.path.join(save_change_map_dir, 'epoch_' + str(epoch))
check_dir(save_change_map_dir_)
save_change_map_dir_layer = os.path.join(save_change_map_dir_,layer_flag)
check_dir(save_change_map_dir_layer)
save_weight_fig_dir = os.path.join(save_change_map_dir_layer, str(batch_idx) + '_' + filename[0].split('/')[2])
if idx % 20 == 0:
# similar_dis_map_colorize = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * similar_distance_map_rz.data.cpu().numpy()[0][0]), cv2.COLORMAP_JET)
# cv2.imwrite(save_weight_fig_dir, similar_dis_map_colorize)
similar_dis_map_colorize = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * similar_distance_map_rz.data.cpu().numpy()[0][0]),
cv2.COLORMAP_JET)
cv2.imwrite(os.path.join(save_weight_fig_dir, 'vertira.jpg'), similar_dis_map_colorize)
# 返回距离map
return similar_distance_map_rz.data.cpu().numpy()
如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢
看起来这个错误是因为你在将 output_t0 和 output_t1 变形为二维矩阵时，试图创建一个形状为 [32, 65536] 的矩阵，而你的输入数据的总大小只有 8388608，这是不可能的。
你的代码中， output_t0.view(c, h * w ) 和 output_t1.view(c, h * w ) 这部分可能存在问题。view 函数会尝试创建一个新的张量，其形状由参数给出，而不会考虑原始张量的形状。因此，当你试图将尺寸为 [4, 32, 256, 256] 的张量变形为 [32, 65536] 时，PyTorch 就会抛出错误，因为这需要原始张量至少有 32 * 65536 = 2048000 个元素，而实际上只有 4 * 32 * 256 * 256 = 8388608 个元素。
要修复这个问题，你需要重新考虑你的 single_layer_similar_heatmap_visual 函数中的数据流和尺寸变换。具体来说，你需要了解你的 output_t0 和 output_t1 的具体内容和目标用途，然后确保你在使用 view 或 transpose 等操作时，不会尝试创建一个不合法的张量。
引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
问题的根源在于输入的batch size不同导致的尺寸不匹配。当batch size为1时，尺寸为[4, 32, 256, 256]的输入进行尺寸变换没有问题。但是当batch size为4时，尺寸变换的代码会出错。
为了适应整体功能，你可以通过以下方式修改代码：
torch.reshape函数来改变张量的形状，而不改变其元素的总数。修改代码如下：out_t0_rz = torch.transpose(output_t0.view(n * c, h * w), 1, 0)
out_t1_rz = torch.transpose(output_t1.view(n * c, h * w), 1, 0)
这样可以将输入张量的尺寸从[4, 32, 256, 256]变为[128, 65536]。
similar_distance_map_rz = nn.functional.interpolate(torch.from_numpy(similar_distance_map[np.newaxis, np.newaxis, :]),
size=[n * 256, 256], mode='bilinear', align_corners=True)
这样可以将输出的尺寸从[1, 1, 256, 256]变为[4, 1, 256, 256]或其它适应不同batch size的尺寸。
通过以上修改，你的代码应该能够适应不同batch size的情况，并计算两个输入的余弦相似度。
Open CV里面有resize
TensorFlow里面也有归一化。
【以下回答由 GPT 生成】
首先，根据您的描述，您遇到了设置批处理大小为4时的错误。您怀疑问题出在尺寸变换的处理上。以下是对代码的检查和可能的修改建议：
检查输入数据的维度：确保output_t0和output_t1的形状为[batch_size, channels, height, width]。确保batch_size为4。
检查尺寸变换的处理：根据代码，将output_t0和output_t1展平为[channels, height * width]的形状。您可以使用以下代码执行尺寸变换：
out_t0_rz = output_t0.view(n * c, h * w) # 将尺寸变换应用于output_t0
out_t1_rz = output_t1.view(n * c, h * w) # 将尺寸变换应用于output_t1
out_t0_rz和out_t1_rz。确保out_t0_rz和out_t1_rz的形状为[batch_size * channels, height * width]。以下是一个示例代码，用于计算通道上像素对之间的距离：def various_distance(out_t0_rz, out_t1_rz, dist_flag):
# 在这里执行距离计算
# 返回计算结果
nn.functional.interpolate将距离图像插值为目标尺寸。确保插值操作的目标尺寸与cfg.TRANSFROM_SCALES中定义的尺寸相匹配，如[256, 256]。以下是一个示例代码，用于插值操作：def resize_image(similar_distance_map, target_size):
resized_map = nn.functional.interpolate(similar_distance_map, size=target_size, mode='bilinear', align_corners=True)
return resized_map
os.path.exists()函数来检查目录是否存在，并使用os.makedirs()函数来创建目录。根据以上建议，修改代码如下：
def single_layer_similar_heatmap_visual(idx, output_t0, output_t1, save_change_map_dir, epoch, batch_idx, filename, layer_flag, dist_flag):
# 检查输入数据的维度
n, c, h, w = output_t0.size()
assert batch_size == 4
# 尺寸变换
out_t0_rz = output_t0.view(n * c, h * w)
out_t1_rz = output_t1.view(n * c, h * w)
# 计算通道上像素对之间的距离
distance = various_distance(out_t0_rz, out_t1_rz, dist_flag=dist_flag)
similar_distance_map = distance.view(h, w).data.cpu().numpy() # 256x256
# 插值操作
target_size = [cfg.TRANSFROM_SCALES[1], cfg.TRANSFROM_SCALES[0]]
similar_distance_map_rz = resize_image(torch.from_numpy(similar_distance_map[np.newaxis, np.newaxis, :]), target_size)
# 保存热力图图片
save_change_map_dir_ = os.path.join(save_change_map_dir, 'epoch_' + str(epoch))
if not os.path.exists(save_change_map_dir_):
os.makedirs(save_change_map_dir_)
save_change_map_dir_layer = os.path.join(save_change_map_dir_, layer_flag)
if not os.path.exists(save_change_map_dir_layer):
os.makedirs(save_change_map_dir_layer)
save_weight_fig_dir = os.path.join(save_change_map_dir_layer, str(batch_idx) + '_' + filename[0].split('/')[2])
if idx % 20 == 0:
# similar_dis_map_colorize = cv2.applyColorMap(np.
# 这里继续实现保存图片的逻辑
请注意，在以上代码示例中可能仍需要继续实现保存图片的逻辑。希望以上修改建议能够帮助您解决问题。如果还有其他疑问，请随时提问。
结合GPT给出回答如下请题主参考
根据你提供的信息，可以初步判断这个错误是由于输入的 batch size 导致的。在 batch size 为 1 时正常，但当 batch size 改为 4 时，输入的数据形状变化导致了维度不匹配的错误。
具体来说，一般情况下，深度学习模型输入的数据形状是 (batch_size, channels, height, width)，其中 batch_size 表示输入的样本数，channels 表示输入数据的通道数，height 和 width 分别表示输入数据的高度和宽度。在输入数据时，需要确保不同的样本之间的数据形状一致，因此在设置 batch size 时需要注意。
对于你的错误信息，在 batch size 为 4 时，输入数据形状为 [32, 65536]，其中 32 为 batch size，但这个形状是不合法的，因为缺少了 channels、height 和 width 的维度。可能是你在输入数据时出现了错误，导致输入数据的形状与你的模型不匹配。
解决该问题，建议检查数据集中的数据形状是否正确，或者检查代码中是否存在数据 reshape 或 transpose 操作，以确保输入数据形状与模型期望的形状匹配。
def single_layer_similar_heatmap_visual(idx, output_t0, output_t1, save_change_map_dir, epoch, batch_idx, filename, layer_flag, dist_flag):
n, c, h, w = output_t0.data.shape # 获取输入数据的形状
out_t0_rz = torch.transpose(output_t0.view(n, c, -1), 2, 1) # 将输入数据重新排列为（batch-size，通道数，h*w）
out_t1_rz = torch.transpose(output_t1.view(n, c, -1), 2, 1)
# 计算像素对在通道上的距离
distance = various_distance(out_t0_rz, out_t1_rz, dist_flag=dist_flag)
similar_distance_map = distance.view(n, h, w).data.cpu().numpy() # 将结果还原为（batch-size，h，w）
# 插值到指定大小的图像
target_size = [cfg.TRANSFROM_SCALES[1], cfg.TRANSFROM_SCALES[0]]
similar_distance_map_rz = nn.functional.interpolate(torch.from_numpy(similar_distance_map),
size=target_size, mode='bilinear', align_corners=True)
# 渲染热力图并保存
save_change_map_dir_ = os.path.join(save_change_map_dir, 'epoch_' + str(epoch))
check_dir(save_change_map_dir_)
save_change_map_dir_layer = os.path.join(save_change_map_dir_, layer_flag)
check_dir(save_change_map_dir_layer)
save_weight_fig_dir = os.path.join(save_change_map_dir_layer, str(batch_idx) + '_' + filename[0].split('/')[2])
if idx % 20 == 0:
similar_dis_map_colorize = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * similar_distance_map_rz.data.cpu().numpy()[0][0]),
cv2.COLORMAP_JET)
cv2.imwrite(os.path.join(save_weight_fig_dir, 'vertira.jpg'), similar_dis_map_colorize)
# 返回距离map
return similar_distance_map_rz.data.cpu().numpy()
这个错误发生的原因是，你的网络或者操作试图在Tensor的形状为 [32, 65536] 的地方进行操作，但是这个形状对于你的输入数据来说是不合适的。这通常是由于你的网络结构或者操作要求特定的输入形状，但你的输入数据并没有满足这个要求。
对于你的问题，你提到了输入尺寸为 (4, 32, 256, 256)。如果你要进行余弦相似度的计算，那么通常你需要确保你的输入形状是可以进行这种计算的。一般来说，余弦相似度通常在两个相同形状的Tensor之间计算，所以你的两个输入应该具有相同的形状。
根据你的描述，我猜测你可能在使用PyTorch或者TensorFlow这类框架进行深度学习的开发。如果你想要计算两个不同形状的Tensor之间的余弦相似度，那么你可能需要对你的数据进行相应的调整。
你可以尝试以下步骤来解决问题：
希望以上建议能帮助你解决问题。如果你需要更具体的帮助，例如修改代码，欢迎提供更多的信息，我会尽力提供更详细的建议。
可能的问题以下几点：
维度匹配问题：您在torch.transpose(output_t0.view(c, h * w ), 1, 0)这一行使用了torch.transpose来转置一个张量，这通常用于对二维或更高维度的张量进行转置。但如果output_t0的维度小于2，这个函数就会报错。因此，您需要确保output_t0的维度至少为2。
理解torch.transpose的作用：torch.transpose函数用于交换张量的维度。它的三个参数是输入张量、需要交换的维度1和需要交换的维度2。例如，如果您的张量是二维的，并且您想交换第0和第1维度，那么您应该使用torch.transpose(input_tensor, 0, 1)。在这里，您需要确保您在正确的维度上进行转置。
检查各种距离函数：代码中使用了various_distance函数来计算两个张量之间的距离，但没有给出这个函数的定义。请确保这个函数的输入和输出是符合预期的。
路径问题：请确保所有涉及的文件和文件夹路径（例如save_change_map_dir_layer和save_weight_fig_dir）都是存在的，否则在尝试写入文件时可能会引发错误。
检查图片名称：您在写入图片时使用了'vertira.jpg'作为文件名。请确保这是您预期的文件名，或者根据您的需求进行相应的更改。