訓練出來的generator.pth, 針對256×256 的圖片與 512×512 是可以共用權重的嗎?

2025-03-052025-03-05

通常，不同解析度的輸入圖像不能直接共用相同的 generator.pth 權重，除非模型本身是 Fully Convolutional Network (FCN) 且架構不依賴固定輸入大小。

原因

模型的結構可能受輸入尺寸影響
- 如果你的 UNetGenerator 或 Glyph GAN 包含 全連接層 (Fully Connected Layer)，這些層的權重大小與輸入維度綁定，無法適應不同解析度的輸入。
- 如果只有 卷積層 (Convolutional Layers) 和 轉置卷積層 (Transpose Convolutions)，則理論上可以適應不同大小的輸入。
Instance Normalization/Batch Normalization
- InstanceNorm2d 或 BatchNorm2d 需要基於 整個特徵圖 計算均值與標準差，如果解析度不同，可能導致統計值不匹配。
轉置卷積 (Deconvolution) 與上採樣
- 如果模型內部有 ConvTranspose2d，它的行為與輸入尺寸有關，不同解析度可能會導致 shape mismatch 的錯誤。

是否可行？

可以共用 (可能不影響結果)
- 如果模型是 FCN（純卷積架構），那麼它理論上可以接受不同大小的輸入，例如 UNet（沒有 Linear 層）。
- 如果模型內部使用 Adaptive Pooling，則可適應不同大小輸入。
可能出錯 (shape mismatch)
- 如果模型包含 全連接層，則 256×256 和 512×512 可能無法共用同一組權重。
- 如果模型的 上採樣/下採樣 模組 針對特定輸入尺寸設計，例如 固定 kernel size 和 stride，則可能無法處理不同解析度。

如何確認？

你可以嘗試載入 generator.pth，並分別對 256x256 和 512x512 圖片做 forward：

image_256 = torch.randn(1, 1, 256, 256).to(device)  # 模擬 256x256 圖片
image_512 = torch.randn(1, 1, 512, 512).to(device)  # 模擬 512x512 圖片

try:
    output_256 = generator(image_256)
    print("✅ 256x256 測試成功:", output_256.shape)
except Exception as e:
    print("❌ 256x256 失敗:", e)

try:
    output_512 = generator(image_512)
    print("✅ 512x512 測試成功:", output_512.shape)
except Exception as e:
    print("❌ 512x512 失敗:", e)

如果 512x512 無法運行，可能的解決方案：

改用 AdaptiveAvgPool2d((H, W)) 或 Global Average Pooling，讓 FC 層適應不同解析度。
確認 ConvTranspose2d 是否與解析度綁定，如果有，則可能需要調整。

你可以先試試看，然後看錯誤訊息來決定是否需要修改模型！🚀

使用 512×512 訓練, 改用 256×256 輸入時, 顯示錯誤訊息:
output_tensor = generator(input_tensor)

解法:

從錯誤訊息來看，問題出在 Instance Normalization (InstanceNorm2d)，當 256x256 圖片進入一個針對 512x512 訓練的模型時，某些層的輸出變成了 (1, 512, 1, 1)，導致 InstanceNorm2d 無法運行。

可能的原因

特徵圖過小
- InstanceNorm2d 需要至少兩個以上的空間維度 (H 和 W 必須 >1)，但現在 H=W=1，導致 InstanceNorm2d 無法計算均值與標準差。
- 這通常發生在使用 Conv2d(stride=2) 或 Pooling，當解析度縮小時，最終的輸出變成 1×1。
不同解析度的池化/降維
- 你的 downsample 模組 (down_x = self.submodule(down_x)) 可能在 512x512 訓練時可以正常運作，但在 256x256 時，輸出過小 (1x1)。

解決方案

方法 1: 修改 `InstanceNorm2d`

將 InstanceNorm2d 改為 不使用 affine=True，或者改用 BatchNorm2d：

self.down_norm = nn.InstanceNorm2d(out_channels, affine=False)

或者，改用 BatchNorm2d：

self.down_norm = nn.BatchNorm2d(out_channels)

這樣即使 H=W=1，它仍然可以運行。

方法 2: 檢查 Downsample 設計

檢查 model.py 中的 forward()，看看 downsample 如何處理解析度：

class YourModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.down = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
        self.norm = nn.InstanceNorm2d(64)

    def forward(self, x):
        x = self.down(x)   # 降解析度
        print(x.shape)     # 查看 shape
        x = self.norm(x)   # InstanceNorm2d
        return x

執行 forward(torch.randn(1,3,256,256)) 看 shape 是否變成 (1, C, 1, 1)
如果 H=W=1，那麼就要 修改 stride 或 padding，讓輸出至少 2x2。

方法 3: 使用 Adaptive Pooling

改用 AdaptiveAvgPool2d((4,4))，確保最後的 H, W 不小於 4x4：

self.down = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
    nn.AdaptiveAvgPool2d((4,4)),  # 確保至少 4x4
    nn.InstanceNorm2d(64)
)

總結

這個錯誤通常發生在 不同解析度輸入時，某些層的 H=W 變成 1x1，導致 InstanceNorm2d 失敗。

解法

✅ 試試 affine=False 或改用 BatchNorm2d
✅ 檢查 downsample 是否讓 H, W=1，如果是，改用 Adaptive Pooling
✅ 確保 H,W 不小於 4x4，否則 InstanceNorm2d 會報錯

試試這幾個方法，看能不能解決你的問題！🚀

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class UnetSkipConnectionBlock(nn.Module):
def init(self, outer_nc, inner_nc, input_nc=None,
submodule=None, use_attention=False, norm_layer=nn.BatchNorm2d, layer=0):
super(UnetSkipConnectionBlock, self).init()
outermost = (layer == 8)
innermost = (layer == 1)

    self.outermost = outermost
    self.innermost = innermost
    self.layer = layer
    self.use_attention = use_attention
    use_bias = False

    if input_nc is None:
        input_nc = outer_nc

    # Downsampling
    self.down = nn.Conv2d(input_nc, inner_nc, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=use_bias)
    self.down_norm = norm_layer(inner_nc, affine=False) if not outermost else nn.Identity()

    # ✅ 新增 Adaptive Pooling，避免變成 1x1
    self.down_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((4, 4)) if not outermost else nn.Identity()

    # Upsampling
    if outermost:
        self.up = nn.ConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
        self.up_norm = nn.Identity()
    elif innermost:
        self.up = nn.ConvTranspose2d(inner_nc, outer_nc, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=use_bias)
        self.up_norm = norm_layer(outer_nc, affine=False)
    else:
        self.up = nn.ConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=use_bias)
        self.up_norm = norm_layer(outer_nc, affine=False)

    # Optional Attention Layer
    if use_attention:
        self.attn = SelfAttention(inner_nc)

    self.submodule = submodule

def forward(self, x):
    down_x = self.down(x)
    down_x = self.down_pool(down_x)  # ✅ 確保最小尺寸 4x4，避免 InstanceNorm 失敗

    if not self.outermost:
        down_x = self.down_norm(down_x)
        down_x = F.leaky_relu(down_x, 0.2, inplace=True)

    if self.use_attention and not self.outermost:
        down_x = self.attn(down_x)

    if self.submodule is not None:
        down_x = self.submodule(down_x)

    up_x = self.up(down_x)
    up_x = self.up_norm(up_x)

    if self.outermost:
        return up_x
    else:
        up_x = F.relu(up_x, inplace=True)
        return torch.cat([up_x, x], dim=1)

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