VScode에서 git clone을 한 후 모델을 Train, test할때는 오류없이 잘 작동하였는데
Jupyter lab으로 옮겨서 실행하려니까
Given groups=1, weight of size [64, 64, 3, 3], expected input[2, 256, 152, 160] to have 64 channels, but got 256 channels instead
이와 같은 오류가 계속해서 발생하였습니다.
weight의 사이즈와 input image size가 매칭이 안되서 생기는 문제 같은데
weight는 Pretrianed된 가중치를 사용하였습니다.
Vscode에서는 문제없이 작동하던 코드가 왜 Jupyter lab으로 옮겼을때는 실행이 안될까요...
이와같은 오류 해결해보신 분 있으면 도움 부탁드립니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
주어진 오류는 입력 이미지의 채널 수가 가중치의 채널 수와 일치하지 않아 발생하는 것으로 보입니다. 이 문제는 입력 이미지의 채널 수를 수정하거나 가중치를 수정하여 해결할 수 있습니다.
가중치와 입력 이미지의 채널 수를 확인해보세요. 가중치는 3개의 채널을 가진 RGB 이미지를 기준으로 학습되어 있기 때문에, 입력 이미지도 3개의 채널을 가져야 합니다. 만약 입력 이미지의 채널 수가 3개가 아니라면, 채널 수를 수정하여 문제를 해결할 수 있습니다.
가중치와 입력 이미지의 채널 수가 모두 3개이지만 여전히 같은 오류가 발생한다면, 가중치를 수정해야 합니다. 가중치를 수정하는 방법은 다음과 같습니다.
import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
# 가중치를 다운로드하는 함수
def load_state_dict_from_url(url, model_dir=None, map_location=None, progress=True):
...
return torch.load(cached_file, map_location=map_location)
# ResNet50을 사용하는 RetinaNet 모델 정의
class RetinaNet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes, pretrained=False):
super(RetinaNet, self).__init__()
self.backbone = resnet50(pretrained=pretrained)
...
...
# 가중치를 다운로드하여 모델에 적용
model = RetinaNet(num_classes=10, pretrained=True)
위 코드에서 pretrained 인자를 True로 설정하여 사전 학습된 가중치를 다운로드할 수 있습니다. 만약 가중치를 직접 다운로드하여 사용하고 있다면, 가중치의 채널 수를 수정하여 문제를 해결할 수 있습니다.