Ошибка при изменении размера ядра в моей модели Densnet201. ⇐ Python

[Anonymous]

Моя модель Densent201 работает хорошо только с kernel_size = 7, любое изменение размера ядра вызывает эту ошибку:
Поток детектора - 5299: Ошибка в потоке детектора. Формы mat1 и mat2 не могут быть умножены (5x48000 и 1920x576), PID 5394, Нет
Я пробовал соответствующим образом настроить формы ввода и вывода, но все равно выдает ту же ошибку.
Код:

Код: Выделить всё

class ModifiedDenseNet(torch.nn.Module):
def __init__(self, old_model, nb_classes):
super(ModifiedDenseNet, self).__init__()
self.features = old_model.features
self.mixer = torch.nn.AvgPool2d(kernel_size=7, stride=1)
self.classifier = torch.nn.Linear(1920, nb_classes)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = self.mixer(x)
f = x.view(x.size(0), -1)
x = self.classifier(f)
return f, x

return ModifiedDenseNet(model, 576)

Предложите мне необходимые изменения.
Я хочу оптимизировать обработку модели путем изменения параметров.
Как мне изменить размер ядра?
Я пытался сгладить выходные характеристики, чтобы соответствующим образом настроить слой классификатора после изменения размера ядра, я даже пытался удалить слой пула, но это все равно выдавало ошибки.
Настраивая параметры пула, я ожидая более быстрой обработки входных данных через модель.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... t201-model