Использование SAM-LSTM-RESNET ⇐ Python

[Anonymous]

Я использовал пакет SAM-LSTM-RESNET, и у меня возникла проблема с формой.
Это также происходит с примерами фотографий, которые прилагаются к пакету, поэтому это очень странно. что оно не работает так, как должно. Кто-нибудь знает, как это исправить, не меняя код пакета?

Код: Выделить всё

from sam_lstm import SalMap
import os

if not os.path.exists("\\samples"):
os.makedirs("\\samples")

SalMap.auto()

и это была обратная трассировка

Код: Выделить всё

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Input In [5], in ()
6 if not os.path.exists("\\samples"):
7     os.makedirs("\\samples")
----> 9 SalMap.auto()

File ~\anaconda3\lib\site-packages\sam_lstm\__init__.py:48, in SalMap.auto(cls)
45 @classmethod
46 def auto(cls):
47     salmap = cls()
---> 48     salmap.compile()
49     salmap.load_weights()
50     salmap.predict_maps()

File ~\anaconda3\lib\site-packages\sam_lstm\__init__.py:59, in SalMap.compile(self)
57 def compile(self):
58     self.model = Model(
---> 59         inputs=[self.x, self.x_maps], outputs=sam_resnet([self.x, self.x_maps])
60     )
61     self.model.compile(
62         RMSprop(learning_rate=1e-4),
63         loss=[kl_divergence, correlation_coefficient, nss],
64         loss_weights=[10, -2, -1],
65     )

File ~\anaconda3\lib\site-packages\sam_lstm\models.py:192, in sam_resnet(x)
190 def sam_resnet(x):
191     # Dilated Convolutional Network
--> 192     dcn = dcn_resnet(input_tensor=x[0])
193     conv_feat = Conv2D(512, (3, 3), padding="same", activation="relu")(dcn.output)
194     # Attentive Convolutional LSTM

File ~\anaconda3\lib\site-packages\sam_lstm\dcn_resnet.py:259, in dcn_resnet(input_tensor)
252 # Load weights
253 weights_path = get_file(
254     "resnet50_weights_th_dim_ordering_th_kernels_notop.h5",
255     TH_WEIGHTS_PATH_NO_TOP,
256     cache_subdir="weights",
257     file_hash="f64f049c92468c9affcd44b0976cdafe",
258 )
--> 259 model.load_weights(weights_path)
261 return model

File ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\src\utils\traceback_utils.py:122, in filter_traceback..error_handler(*args, **kwargs)
119     filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__)
120     # To get the full stack trace, call:
121     # `keras.config.disable_traceback_filtering()`
--> 122     raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
123 finally:
124     del filtered_tb

File ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\src\backend\common\variables.py:226, in KerasVariable.assign(self, value)
224 value = self._convert_to_tensor(value, dtype=self.dtype)
225 if not shape_equal(value.shape, self.shape):
--> 226     raise ValueError(
227         "The shape of the target variable and "
228         "the shape of the target value in "
229         "`variable.assign(value)` must match. "
230         f"variable.shape={self.value.shape}, "
231         f"Received: value.shape={value.shape}. "
232         f"Target variable: {self}"
233     )
234 if in_stateless_scope():
235     scope = get_stateless_scope()

ValueError: The shape of the target variable and the shape of the target value in `variable.assign(value)` must match. variable.shape=(7, 7, 3, 64), Received: value.shape=(64, 3, 7, 7). Target variable: 

настолько вы можете видеть, что ошибка в основном связана с формой, которая каким-то образом транспонируется, но я не знаю, как это исправить?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... stm-resnet