NotimplementedError при прохождении вперед на предварительно обученном энкодере Va-Vae для Upernet ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю над задачей семантической сегментации, где я пытаюсь использовать энкодер из предварительно обученной модели VA-VAE в качестве основы для архитектуры Upernet. Моя цель состоит в том, чтобы заставить энкодер VA-VAE вывести список из 4 многомасштабных функций, которые Upernet может использовать для своей части декодера. Ошибка возникает во время прямого прохода энкодера VA-VAE, в частности, когда я пытаюсь вызвать подмодуль в цикле. Я полагаю, что ошибка указывает на фундаментальную проблему с внутренней структурой загруженной модели - кажется, что в списке self.down_layers содержится модуль, который не имеет правильного создания и, следовательно, отсутствует метод прямого. Va-Vae Encoder 加载失败。请检查错误信息并根据提示解决问题。 < /p>
Encoder не удалось инициализировать из-за предыдущих ошибок.
traceback (самый последний вызов последнего):
файл "/tmp/ipython-input-666249121.py", линия 276, в
test_features = vae_cence (line 276,
test_features = vae. /> ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
file "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", строка 1773, в _wrapped_call_impl
return._call_impl_impl,*grapped_call_impl
/> ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
file "/usrsr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", линия 1784, in _call_impl
return_call (** arrysgs, ** argsg. />^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/tmp/ipython-input-666249121.py", line 248, in forward
features = self.base_encoder(x)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", строка 1773, в _wrapped_call_impl
return self._call_impl (*args, ** kwargs)
/> ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
file "/usrsr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", линия 1784, in _call_impl
return_call (** arrysgs, ** argsg. /> ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
file "/tmp/ipython-input-666249121.py", строка 74, в первом
current_feature = down_block (current_feature) /> ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
file "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", строка 1773, in _RAND_IMPL
return. ** kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ** kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ NotimplementedError (
notimplementedError: Module [Module] отсутствует требуемой функции «вперед» < /p>
Я проверил код для MultiScaleEncoder, и метод прямого представляется логически правильным для итерации над списком модулера. Однако, Persistent notimplemprementError Предлагает, что Base_Encoder. Down -Down. Заполнен. Способ извлечения промежуточных признаков из этого специфического типа энкодера Va-Vae.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... ncoder-for