無法直接將 ConvTranspose2d 的權重複製到 PixelShuffle 模型

您好！針對您提出的問題，關於將 ConvTranspose2d 訓練的上採樣模型權重轉換為使用 PixelShuffle 的上採樣模型，並考慮到兩者權重 shape 的差異，以下是詳細的分析和建議：

問題核心：權重 Shape 不一致導致無法直接複製

ConvTranspose2d 和 PixelShuffle 實現上採樣的方式截然不同，因此它們訓練得到的權重 shape 也會完全不同，無法直接將 ConvTranspose2d 的權重複製到 PixelShuffle 模型中。

• ConvTranspose2d (轉置卷積)： 其權重的 shape 通常是 (in_channels, out_channels, kernel_height, kernel_width) 或 (out_channels, in_channels, kernel_height, kernel_width)，取決於具體的實現和庫（例如 PyTorch 的權重 shape 是 (in_channels, out_channels // (stride_height * stride_width), kernel_height, kernel_width) 如果 groups=1）。它通過卷積操作直接生成上採樣後的 feature map。
• PixelShuffle (像素重組)： 它本身沒有可訓練的權重。PixelShuffle 的工作方式是將一個 shape 為 (N, C \times r^2, H, W) 的低解析度 feature map 重新排列成一個 shape 為 (N, C, H \times r, W \times r) 的高解析度 feature map，其中 r 是上採樣因子。權重通常是在 PixelShuffle 之前的卷積層中學習到的，這個卷積層負責輸出適合 PixelShuffle 排列的通道數。

是否可以 resize 後複製？答案是否定的。

由於兩者權重的語義和作用完全不同，即使您嘗試對 ConvTranspose2d 的權重進行 resize，得到的結果也沒有任何意義，並且很可能會嚴重損害模型的性能。

可行的解決方案：重新訓練或遷移學習

要將上採樣方式從 ConvTranspose2d 切換到 PixelShuffle，您主要有以下兩種可行的解決方案：

1. 重新訓練 (Retraining):
   • 將模型中負責上採樣的 ConvTranspose2d 層替換為一個卷積層（用於輸出 C \times r^2 個通道）加上一個 PixelShuffle 層。
   • 從頭開始訓練整個模型，或者至少微調替換後的上採樣部分以及後續的層。
   • 這是最直接且理論上效果最好的方法，但需要大量的訓練數據和時間。
2. 遷移學習 (Transfer Learning – 部分權重凍結與微調):
   • 如果您有足夠的數據，可以考慮凍結模型中除了上採樣部分及其後續層之外的權重。
   • 替換 ConvTranspose2d 為卷積層 + PixelShuffle。
   • 只訓練替換後的上採樣部分和後續層。
   • 這種方法可以利用之前訓練的模型的特徵提取能力，加速新上採樣部分的訓練。

具體步驟建議 (以 PyTorch 為例):

假設您原來的模型結構類似這樣：

Python

import torch
import torch.nn as nn

class OldModel(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, upsample_factor):
        super().__init__()
        # ... 其他層 ...
        self.upsample = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels,
                                            kernel_size=2 * upsample_factor,
                                            stride=upsample_factor,
                                            padding=upsample_factor // 2)
        # ... 其他層 ...

    def forward(self, x):
        # ...
        x = self.upsample(x)
        # ...
        return x

# 假設您的上採樣因子是 r
r = 2
in_channels = 64
out_channels = 256 # 假設 ConvTranspose2d 的輸出通道數

old_model = OldModel(in_channels, out_channels, r)
# 加載已訓練的權重
# old_model.load_state_dict(torch.load('old_model_weights.pth'))

您需要將其修改為類似這樣：

Python

class NewModel(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, upsample_factor):
        super().__init__()
        self.upsample_factor = upsample_factor
        # ... 其他層 (與 OldModel 中對應的部分保持一致) ...
        self.pre_shuffle = nn.Conv2d(in_channels, out_channels * (upsample_factor ** 2),
                                     kernel_size=1, stride=1)
        self.pixel_shuffle = nn.PixelShuffle(upsample_factor)
        # ... 其他層 (與 OldModel 中對應的部分保持一致) ...

    def forward(self, x):
        # ...
        x = self.pre_shuffle(x)
        x = self.pixel_shuffle(x)
        # ...
        return x

new_model = NewModel(in_channels, out_channels // (r**2), r) # 注意這裡的 out_channels 需要調整

然後，您需要針對 new_model 進行重新訓練或使用遷移學習的方法。

總結：

直接 resize 並複製 ConvTranspose2d 的權重到 PixelShuffle 模型是不可行的，因為它們的權重 shape 和語義完全不同。最佳的解決方案是重新訓練使用 PixelShuffle 的新模型，或者利用遷移學習的方法，凍結部分已訓練的權重並微調新的上採樣部分。

希望這個詳細的解釋能夠幫助您理解和解決問題！如果您有任何進一步的疑問，請隨時提出。