在使用 InstanceNorm2d 情況下, 遇到 down_x shape torch.Size([16, 512, 1, 1]) 時, 可以輸出submodule: torch.Size([16, 1024, 2, 2]) 的結果?

如果你希望將 down_x 從 [16, 512, 1, 1] 轉換成 [16, 1024, 2, 2]，你需要使用 卷積層 (Conv2d) 或 反池化層 (ConvTranspose2d) 來改變通道數和空間尺寸，同時保持 InstanceNorm2d 的應用。

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解決方案

1. 使用 nn.Conv2d 增加通道數
2. 使用 nn.Upsample 或 nn.ConvTranspose2d 擴大空間尺寸
3. 使用 InstanceNorm2d 正規化

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方法 1：使用 Conv2d + Upsample

你可以先使用 Conv2d 改變通道數，然後用 Upsample 調整空間大小：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.norm = nn.InstanceNorm2d(1024, affine=True)  # InstanceNorm2d 需要對應通道數
        self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)

    def forward(self, x):
        print(f"Before Conv: {x.shape}")  # torch.Size([16, 512, 1, 1])
        x = self.conv(x)
        x = self.norm(x)
        x = self.upsample(x)
        print(f"After Conv + Upsample: {x.shape}")  # torch.Size([16, 1024, 2, 2])
        return x

# 測試
x = torch.randn(16, 512, 1, 1)
model = MyModel()
output = model(x)

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方法 2：使用 ConvTranspose2d

如果你希望更直接地進行升尺度 (upsampling)，你可以用 轉置卷積 (deconvolution) 來實現：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(512, 1024, kernel_size=2, stride=2)
        self.norm = nn.InstanceNorm2d(1024, affine=True)

    def forward(self, x):
        print(f"Before ConvTranspose: {x.shape}")  # torch.Size([16, 512, 1, 1])
        x = self.conv_transpose(x)
        x = self.norm(x)
        print(f"After ConvTranspose: {x.shape}")  # torch.Size([16, 1024, 2, 2])
        return x

# 測試
x = torch.randn(16, 512, 1, 1)
model = MyModel()
output = model(x)

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哪種方法比較好？

• 如果你想要更平滑的結果 → 用 方法 1 (Conv2d + Upsample)
• 如果你想讓模型學習擴展方式 → 用 方法 2 (ConvTranspose2d)

這兩種方式都能達到 down_x: torch.Size([16, 1024, 2, 2]) 的結果，你可以選擇最適合你的需求！🚀