Pytorch 'Tensor'对象不可调用

Question

我正在尝试将sobel筛选器应用于我的网络。我收到以下错误：">‘传感器’对象不可调用"这是我的代码：

class SobelFilter(nn.Module):
def __init__(self):
super(SobelFilter, self).__init__()
kernel1=torch.Tensor([[1, 0, -1],[2,0,-2],[1,0,-1]])
kernela=kernel1.expand((1,1,3,3))
kernel2=torch.Tensor([[1, 2, 1],[0,0,0],[-1,-2,-1]])
kernelb=kernel2.expand((1,1,3,3))
inputs = torch.randn(1,1,64,128)
self.conv1 = F.conv2d(inputs,kernela,stride=1,padding=1)
self.conv2 = F.conv2d(inputs,kernelb,stride=1,padding=1)
def forward(self, x ):
print(x.shape)
G_x = self.conv1(x)    %GIVES ERROR AT THIS LINE
G_y = self.conv2(x)
out = torch.sqrt(torch.pow(G_x,2)+ torch.pow(G_y,2))
return out

class EXP(nn.Module):
def __init__(self, maxdisp):
super(EXP, self).__init__()
self.device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
self.SobelFilter = SobelFilter()
def forward(self, im):
% just think "im" to be [1,32,64,128]
for i in range(im.shape[1]):
out1= im[:,i,:,:].unsqueeze(1)
im[:,i,:,:] = self.SobelFilter(out1)

是什么导致了这个问题？非常感谢。

Answer 1

我认为您的问题是使用torch.nn.functional而不仅仅是torch。函数API的目的是直接执行操作(在本例中为conv2d(，而无需创建类实例，然后调用其正向方法。因此，语句self.conv1 = F.conv2d(inputs,kernela,stride=1,padding=1)已经在做input和kernela之间的卷积，而self.conv1中的内容就是这种卷积的结果。有两种方法可以解决这个问题。在__init__中使用torch.Conv2d，其中inputs是输入的通道，而不是与实际输入形状相同的张量。第二种方法是坚持使用功能性的API，但将其转移到forward()方法。您想要实现的目标可以通过将前进更改为：来实现

def forward(self, x ):
print(x.shape)
G_x = F.conv2d(x,self.kernela,stride=1,padding=1)
G_y = F.conv2d(x,self.kernelb,stride=1,padding=1)
out = torch.sqrt(torch.pow(G_x,2)+ torch.pow(G_y,2))
return out

注意，我制作了kernela和kernelb类属性。因此，您还应该将__init__()更改为

def __init__(self):
super(SobelFilter, self).__init__()
kernel1=torch.Tensor([[1, 0, -1],[2,0,-2],[1,0,-1]])
self.kernela=kernel1.expand((1,1,3,3))
kernel2=torch.Tensor([[1, 2, 1],[0,0,0],[-1,-2,-1]])
self.kernelb=kernel2.expand((1,1,3,3))