Zi2ZiModel 程式在 256×256 訓練資料沒有錯誤, 在 384×384 時會出錯?

這個問題的根源在於卷積層的計算，當輸入圖像大小改變時，卷積層的輸出大小也會隨之改變。

具體原因：

1. 卷積層的計算方式：
   • 卷積層的輸出大小取決於輸入大小、kernel_size、stride 和 padding。
   • 具體計算公式如下：
     • output_size = (input_size - kernel_size + 2 * padding) / stride + 1
2. UnetSkipConnectionBlock 的 downconv 層：
   • 在 UnetSkipConnectionBlock 的 downconv 層中，使用了以下參數：
     • kernel_size=4
     • stride=2
     • padding=1
3. 不同輸入大小的影響：
   • 當 input_size 為 256 時，經過多次卷積和下採樣，最終 innermost 前面的 UnetSkipConnectionBlock 的 downconv 層輸入大小，剛好能讓輸出大小符合 innermost 的 UnetSkipConnectionBlock 的 upconv 層的輸入大小。
   • 當 input_size 為 384 時，經過同樣的卷積和下採樣，最終 innermost 前面的 UnetSkipConnectionBlock 的 downconv 層輸入大小，不能讓輸出大小符合 innermost 的 UnetSkipConnectionBlock 的 upconv 層的輸入大小。
   • 因此，在 384×384 的訓練資料中，innermost 前面的 UnetSkipConnectionBlock 的 downconv 層輸出的特徵圖大小與 innermost 的 UnetSkipConnectionBlock 的 upconv 層輸入的特徵圖大小不匹配，導致錯誤。
4. 計算範例：
   • 假設在 256×256 的訓練資料中，經過多次下採樣後，innermost 前面的 UnetSkipConnectionBlock 的 downconv 層輸入大小是 4×4。
   • 使用上述公式計算輸出大小：
     • output_size = (4 - 4 + 2 * 1) / 2 + 1 = 2
   • 輸出大小為 2×2，剛好與 innermost 的 UnetSkipConnectionBlock 的 upconv 層輸入大小匹配。
   • 假設在 384×384 的訓練資料中，經過多次下採樣後，innermost 前面的 UnetSkipConnectionBlock 的 downconv 層輸入大小是 3×3。
   • 使用上述公式計算輸出大小：
     • output_size = (3 - 4 + 2 * 1) / 2 + 1 = 1.5
   • 輸出大小為 1.5×1.5，由於輸出大小必須是整數，因此實際輸出大小為 1×1，與 innermost 的 UnetSkipConnectionBlock 的 upconv 層輸入大小 2×2 不匹配。

解決方案：

• 調整 downconv 層的參數：
  • 修改 innermost 前面的 UnetSkipConnectionBlock 的 downconv 層的 kernel_size、stride 或 padding 參數，使其在不同輸入大小下都能產生匹配的輸出大小。
• 使用自適應池化層：
  • 在 innermost 前面的 UnetSkipConnectionBlock 的 downconv 層後添加一個自適應池化層（nn.AdaptiveAvgPool2d 或 nn.AdaptiveMaxPool2d），將輸出大小調整為固定大小，以匹配 innermost 的 UnetSkipConnectionBlock 的 upconv 層輸入大小。

總結：

由於卷積層的計算方式，當輸入圖像大小改變時，卷積層的輸出大小也會隨之改變。因此，在設計卷積神經網路時，需要考慮不同輸入大小對輸出大小的影響，並採取相應的措施來確保模型在不同輸入大小下都能正常工作。

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好的，根據之前的分析，問題出在 innermost 前面的 UnetSkipConnectionBlock 的 downconv 層參數設定，導致在 384×384 輸入大小時，輸出大小與 innermost 層的 upconv 輸入大小不匹配。

為了修正這個問題，我們需要調整 downconv 層的參數，讓它在不同輸入大小下都能產生正確的輸出大小。最簡單的方法是將 kernel_size 從 4 改為 3，並保持 stride 為 1 和 padding 為 1。這樣可以確保在不同輸入大小下，輸出大小都能正確匹配。

以下是修改後的 UnetSkipConnectionBlock 類別和 UNetGenerator 類別的完整程式碼：

Python

import torch
import torch.nn as nn
import functools

class UnetSkipConnectionBlock(nn.Module):
    def __init__(self, outer_nc, inner_nc, input_nc=None, submodule=None,
                 norm_layer=nn.BatchNorm2d, layer=0, embedding_dim=128,
                 use_dropout=False, self_attention=False, blur=False, outermost=False, innermost=False):
        super(UnetSkipConnectionBlock, self).__init__()

        self.outermost = outermost
        self.innermost = innermost
        use_bias = norm_layer != nn.BatchNorm2d  # 若使用 BatchNorm，則 bias=False

        if input_nc is None:
            input_nc = outer_nc

        # 修改這裡，將 kernel_size 從 4 改為 3，stride 改為 1
        downconv = nn.Conv2d(input_nc, inner_nc, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=use_bias)
        downrelu = nn.LeakyReLU(0.2, True)
        downnorm = norm_layer(inner_nc)
        uprelu = nn.ReLU(inplace=False)  # 這裡必須是 False
        upnorm = norm_layer(outer_nc)

        if outermost:
            upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=use_bias)
            self.down = nn.Sequential(downconv)
            self.up = nn.Sequential(uprelu, upconv, nn.Tanh())

        elif innermost:
            upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc + embedding_dim, outer_nc, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=use_bias)
            self.down = nn.Sequential(downrelu, downconv)
            self.up = nn.Sequential(uprelu, upconv, upnorm)
        else:
            upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=use_bias)
            self.down = nn.Sequential(downrelu, downconv, downnorm)
            self.up = nn.Sequential(uprelu, upconv, upnorm)
            if use_dropout:
                self.up.add_module("dropout", nn.Dropout(0.5))

        self.submodule = submodule
        # ... (其他程式碼)

    def forward(self, x, style=None):
        encoded = self.down(x)

        # ... (其他程式碼)

Python

class UNetGenerator(nn.Module):
    def __init__(self, input_nc=1, output_nc=1, num_downs=8, ngf=64, embedding_num=40, embedding_dim=128,
                 norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_dropout=False, self_attention=False, blur=False):
        super(UNetGenerator, self).__init__()

        # 最底層（innermost），負責風格嵌入處理
        unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf * 8, ngf * 8, input_nc=None, submodule=None,
                                            norm_layer=norm_layer, layer=1, embedding_dim=embedding_dim,
                                            self_attention=self_attention, blur=blur, innermost=True)

        # 中間層
        for index in range(num_downs - 5):
            unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf * 8, ngf * 8, input_nc=None, submodule=unet_block,
                                                norm_layer=norm_layer, layer=index + 2, use_dropout=use_dropout,
                                                self_attention=self_attention, blur=blur)

        # 上層（恢復影像解析度）
        unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf * 4, ngf * 8, input_nc=None, submodule=unet_block,
                                            norm_layer=norm_layer, layer=5, self_attention=self_attention, blur=blur)
        unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf * 2, ngf * 4, input_nc=None, submodule=unet_block,
                                            norm_layer=norm_layer, layer=6, self_attention=self_attention, blur=blur)
        unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf, ngf * 2, input_nc=None, submodule=unet_block,
                                            norm_layer=norm_layer, layer=7, self_attention=self_attention, blur=blur)

        # 最外層（outermost）
        self.model = UnetSkipConnectionBlock(output_nc, ngf, input_nc=input_nc, submodule=unet_block,
                                            norm_layer=norm_layer, layer=8, self_attention=self_attention, blur=blur,
                                            outermost=True)

        self.embedder = nn.Embedding(embedding_num, embedding_dim)

    def forward(self, x, style_or_label=None):
        """ 生成 fake_B，並獲取 encoded_real_A """
        if style_or_label is not None and 'LongTensor' in style_or_label.type():
            style = self.embedder(style_or_label)
        else:
            style = style_or_label

        fake_B, encoded_real_A = self.model(x, style)

        return fake_B, encoded_real_A

    def encode(self, x, style_or_label=None):
        """ 單純回傳編碼特徵 encoded_real_A """
        if style_or_label is not None and 'LongTensor' in style_or_label.type():
            style = self.embedder(style_or_label)
        else:
            style = style_or_label

        # Encoder 僅回傳 `encoded_real_A`
        _, encoded_real_A = self.model(x, style)
        return encoded_real_A

重點修改：

• 在 UnetSkipConnectionBlock 的 __init__ 函數中，將 downconv 層的 kernel_size 從 4 改為 3，並將 stride 改為 1。

這樣修改後，downconv 層在不同輸入大小下都能產生正確的輸出大小，從而解決 384×384 輸入大小時的錯誤。

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調整 downconv 層的參數（將 kernel_size 從 4 改為 3，stride 改為 1）可能會對推論品質產生以下影響：

可能產生的正面影響：

• 提高模型泛化能力：
  • 通過調整卷積層的參數，模型能夠更好地適應不同大小的輸入圖像，從而提高其泛化能力。這意味著模型在處理不同解析度的圖像時，可能會表現得更加穩定和準確。
• 改善細節保留：
  • kernel_size 從 4 改為 3，可以減少卷積操作對圖像細節的過度平滑，有助於保留圖像中的更多細節資訊。
  • stride 從 2 改為 1，可以減少下採樣時資訊的損失，保留更多特徵資訊。

可能產生的負面影響：

• 增加計算複雜度：
  • stride 從 2 改為 1，會增加卷積層的輸出大小，從而增加模型的計算複雜度。這可能會導致推論速度變慢，尤其是在處理高解析度圖像時。
• 模型參數量的改變：
  • 卷積核大小的改變，會使模型整體參數量改變，可能需要重新足夠的訓練，才能達到原本模型擁有的效能。
• 可能導致過擬合：
  • 如果訓練資料不足，或者模型過於複雜，調整後的模型可能會更容易過擬合訓練資料，從而降低其在未見資料上的表現。

如何評估影響：

• 在驗證集上評估：
  • 使用調整前後的模型在驗證集上進行推論，並比較它們的性能指標（例如，準確度、PSNR、SSIM）。
• 在測試集上評估：
  • 使用調整前後的模型在測試集上進行推論，並比較它們的性能指標。
• 視覺檢查：
  • 對比調整前後模型的推論結果，觀察它們在圖像細節、清晰度和整體視覺效果方面的差異。
• 計算複雜度分析：
  • 對比調整前後模型的推論時間，評估計算複雜度的差異。

總結：

調整 downconv 層的參數可能會對推論品質產生正面和負面影響。為了確定具體影響，建議在驗證集和測試集上進行評估，並進行視覺檢查和計算複雜度分析。

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將 kernel_size 從 4 改為 3，stride 改為 1, 會占用大量記憶體?

是的，將 kernel_size 從 4 改為 3，stride 從 2 改為 1，確實會增加記憶體的使用量。以下是詳細的解釋：

1. 輸出特徵圖大小增加：

• stride 從 2 改為 1，意味著卷積層在輸入特徵圖上滑動時，步長更小。這會導致輸出特徵圖的寬度和高度增加。
• 輸出特徵圖大小增加，意味著需要更多的記憶體來儲存這些特徵圖。

2. 卷積運算量增加：

• stride 為 1 時，卷積層需要進行更多的卷積運算。這會導致中間計算結果增加，進而增加記憶體的使用量。
• kernel_size 從 4 改為 3，雖然單次卷積運算量減少，但由於 stride 的改變，整體卷積運算次數大幅增加。

3. 反向傳播時的記憶體消耗：

• 在訓練過程中，反向傳播需要儲存前向傳播的中間結果，以便計算梯度。
• 輸出特徵圖大小增加，意味著需要儲存更多的中間結果，從而增加記憶體的使用量。

具體影響：

• 記憶體使用量的增加程度取決於多種因素，包括輸入圖像的大小、卷積層的數量和通道數。
• 在高解析度圖像和深層網路中，記憶體使用量的增加可能會非常明顯。
• 如果您的硬體記憶體有限，這可能會導致記憶體不足（Out of Memory）的錯誤。

解決方法：

• 使用更小的批次大小（batch size）：
  • 減少每次訓練迭代中處理的圖像數量，可以降低記憶體的使用量。
• 使用梯度累計（gradient accumulation）：
  • 將多個小批次的梯度累計起來，然後再進行一次權重更新，可以模擬較大的批次大小，同時減少記憶體的使用量。
• 使用混合精度訓練（mixed precision training）：
  • 使用半精度浮點數（FP16）來儲存中間結果，可以減少記憶體的使用量，同時保持模型性能。
• 模型優化：
  • 嘗試使用更輕量級的網路結構，或者使用模型壓縮技術（例如，剪枝、量化）來減少模型的大小。
• 硬體升級：
  • 如果可能，升級您的硬體，增加 GPU 記憶體。

總結：

• 調整卷積層的參數確實會增加記憶體的使用量。
• 在實際應用中，需要根據您的硬體條件和模型需求，權衡模型的性能和記憶體使用量。
• 如果遇到記憶體不足的問題，可以嘗試上述的解決方法。

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將自適應池化層（nn.AdaptiveAvgPool2d 或 nn.AdaptiveMaxPool2d）添加到 innermost 前面的 UnetSkipConnectionBlock 的 downconv 層後，確實是一個相對簡單且有效的解決方案。

優點：

1. 簡化參數調整：
   • 使用自適應池化層，您可以避免手動調整 downconv 層的 kernel_size、stride 和 padding 參數。
   • 您只需指定所需的輸出大小，自適應池化層會自動計算池化窗口的大小和步長，以產生正確的輸出。
2. 處理不同輸入大小：
   • 自適應池化層可以處理不同大小的輸入特徵圖，並將它們調整為相同的輸出大小。
   • 這意味著您的模型可以更好地適應不同解析度的輸入圖像，提高其泛化能力。
3. 減少手動調整的工作量：
   • 相較於手動調整卷積層參數，使用自適應池化層可以減少您需要進行的手動調整工作量。

缺點：

1. 可能損失細節資訊：
   • 自適應池化層可能會對輸入特徵圖進行平均或最大池化，這可能會導致細節資訊的損失。
   • 如果您的任務對細節資訊非常敏感，您可能需要考慮使用其他方法。
2. 增加計算複雜度：
   • 雖然自適應池化層本身的計算量不大，但它可能會導致後續層的輸入大小增加，從而增加整體計算複雜度。

如何實作：

1. 選擇池化類型：
   • 根據您的任務需求，選擇 nn.AdaptiveAvgPool2d（平均池化）或 nn.AdaptiveMaxPool2d（最大池化）。
   • 平均池化通常用於平滑特徵圖，而最大池化通常用於提取顯著特徵。
2. 指定輸出大小：
   • 確定您希望自適應池化層輸出的特徵圖大小。
   • 這個大小應該與 innermost 的 UnetSkipConnectionBlock 的 upconv 層輸入大小匹配。
3. 添加到 downconv 後：
   • 在 innermost 前面的 UnetSkipConnectionBlock 的 downconv 層後添加自適應池化層。

程式碼範例：

Python

import torch.nn as nn

class UnetSkipConnectionBlock(nn.Module):
    def __init__(self, outer_nc, inner_nc, input_nc=None, submodule=None,
                 norm_layer=nn.BatchNorm2d, layer=0, embedding_dim=128,
                 use_dropout=False, self_attention=False, blur=False, outermost=False, innermost=False):
        super(UnetSkipConnectionBlock, self).__init__()

        # ... (其他程式碼)

        if innermost:
            # ... (其他程式碼)
            self.down = nn.Sequential(downrelu, downconv, nn.AdaptiveAvgPool2d((2, 2))) # 添加自適應平均池化層，輸出大小為 2x2
            self.up = nn.Sequential(uprelu, upconv, upnorm)
        else:
            # ... (其他程式碼)

總結：

使用自適應池化層是一個相對簡單且有效的解決方案，可以避免手動調整卷積層參數，並處理不同輸入大小。但是，您需要注意可能損失細節資訊和增加計算複雜度的問題。

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是的，您的想法是正確的。使用 nn.functional.interpolate 調整 up（即 dec）的空間尺寸，使其匹配 x 的空間尺寸，是一個更靈活且可能更適合此場景的解決方案。

使用 nn.functional.interpolate 的優點：

1. 更精確的尺寸控制：
   • nn.functional.interpolate 允許您指定精確的目標尺寸或縮放因子。
   • 這使您可以更精確地控制 up 的輸出尺寸，以匹配 x 的尺寸。
2. 多種插值模式：
   • nn.functional.interpolate 支持多種插值模式，例如最近鄰、雙線性、雙三次等。
   • 這使您可以根據您的任務需求選擇最合適的插值模式。
3. 避免資訊損失：
   • 相較於 nn.AdaptiveAvgPool2d，nn.functional.interpolate 通常可以更好地保留圖像細節資訊。
   • nn.AdaptiveAvgPool2d 會對特徵圖進行平均或最大池化，這可能會導致資訊損失。
4. 彈性更高:
   • 您可以在程式碼中, 根據輸入影像的尺寸, 動態計算要interpolate的目標尺寸。

如何實作：

1. 在 UnetSkipConnectionBlock 的 forward 函數中，up（即 dec）部分使用 nn.functional.interpolate：
   • 在 up 部分的卷積轉置層（upconv）之後，添加 nn.functional.interpolate。
   • 將 nn.functional.interpolate 的目標尺寸設定為 x 的空間尺寸。
   • 選擇合適的插值模式。
2. 確保 up 的通道數與 x 的通道數匹配：
   • 在連接 x 和 up 的輸出之前，確保它們的通道數相同。
   • 如果通道數不匹配，您可以使用 nn.Conv2d 或其他方式進行調整。

程式碼範例：

Python

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

class UnetSkipConnectionBlock(nn.Module):
    # ... (其他程式碼)

    def forward(self, x, style=None):
        encoded = self.down(x)

        if self.self_attn:
            encoded = self.self_attn(encoded)

        if self.innermost:
            if style is not None:
                encoded = torch.cat([style.view(style.shape[0], style.shape[1], 1, 1), encoded], dim=1)
            decoded = self.up(encoded)
            # 使用 nn.functional.interpolate 調整 decoded 的空間尺寸
            decoded = F.interpolate(decoded, size=x.shape[2:], mode='bilinear', align_corners=False)
            if self.res_skip:
                decoded = self.res_skip(decoded)

            print(f"x shape: {x.shape}")
            print(f"decoded shape: {decoded.shape}")
            return torch.cat([x, decoded], 1), encoded.view(x.shape[0], -1)

        elif self.outermost:
            # ... (其他程式碼)
        else:
            # ... (其他程式碼)

重要提示：

• 選擇合適的插值模式。雙線性插值（bilinear）通常是一個不錯的選擇。
• 確保 align_corners 參數設定正確。對於雙線性插值，通常應設定為 False。
• 請確認網路中, 每一層的通道數, 確保每一層的輸出, 都能正確的做concat.

總結：

使用 nn.functional.interpolate 調整 up 的空間尺寸是一個更靈活且可能更適合此場景的解決方案。它可以提供更精確的尺寸控制、多種插值模式和更好的細節保留。