YOLO更换模块出错如何修改？

Question

YOLOv10替换模块中出现RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 11 but got size 16 for tensor number 1 in the list.错误该怎么修改？还请赐教

D:\Anaconda3\envs\yolov10-twoeyes\python.exe "D:\PythonProject\Module improvement\yolov10-1.1\xiugai.py"
Traceback (most recent call last):
File "D:\PythonProject\Module improvement\yolov10-1.1\xiugai.py", line 6, in
model = YOLOv10(r"D:\PythonProject\Module improvement\yolov10-1.1\yolov10n-xiugai.yaml") # 模型结构
File "D:\PythonProject\Module improvement\yolov10-1.1\ultralytics\models\yolo\model.py", line 23, in init
super().init(model=model, task=task, verbose=verbose)
File "D:\PythonProject\Module improvement\yolov10-1.1\ultralytics\engine\model.py", line 139, in init
self._new(model, task=task, verbose=verbose)
File "D:\PythonProject\Module improvement\yolov10-1.1\ultralytics\engine\model.py", line 208, in _new
self.model = (model or self._smart_load("model"))(cfg_dict, verbose=verbose and RANK == -1) # build model
File "D:\PythonProject\Module improvement\yolov10-1.1\ultralytics\nn\tasks.py", line 311, in init
m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward
File "D:\PythonProject\Module improvement\yolov10-1.1\ultralytics\nn\tasks.py", line 310, in
forward = lambda x: self.forward(x)["one2many"]
File "D:\PythonProject\Module improvement\yolov10-1.1\ultralytics\nn\tasks.py", line 98, in forward
return self.predict(x, *args, **kwargs)
File "D:\PythonProject\Module improvement\yolov10-1.1\ultralytics\nn\tasks.py", line 116, in predict
return self._predict_once(x, profile, visualize, embed)
File "D:\PythonProject\Module improvement\yolov10-1.1\ultralytics\nn\tasks.py", line 137, in _predict_once
x = m(x) # run
File "D:\Anaconda3\envs\yolov10-twoeyes\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl
return forward_call(*args, **kwargs)
File "D:\PythonProject\Module improvement\yolov10-1.1\ultralytics\nn\modules\conv.py", line 334, in forward
return torch.cat(x, self.d)
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 11 but got size 16 for tensor number 1 in the list.

Answer 1

本答案参考 多次询问 ChatGPT-3.5 后选择的最佳回答，若是满意，还请采纳，谢谢

这个错误 RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 11 but got size 16 for tensor number 1 in the list. 表示在进行张量拼接（torch.cat）操作时，除了维度1之外，张量的大小应该匹配，但在列表中的第1个张量预期大小为11，实际得到的大小为16。

以下是一些可能的解决方法：

一、检查模型结构定义

1. 网络层配置
   • 在 yolov10n - xiugai.yaml（你在代码中使用这个配置文件来初始化模型）文件中，检查涉及到的网络层的输入输出通道数等配置。例如，如果是卷积层后面跟着一个拼接操作，确保卷积层输出的通道数与拼接操作所期望的通道数匹配。
   • 假设你有一个自定义的卷积模块，在 ultralytics\nn\modules\conv.py 中的 forward 方法（出错的地方）之前，可能有一个卷积层的定义如下：

     self.conv = torch.nn.Conv2d(in_channels = 32, out_channels = 11, kernel_size = 3)
     

     如果之后有一个拼接操作期望的通道数不是11，就会出错。你可能需要调整卷积层的输出通道数，使其与后续操作兼容。
2. 模块连接逻辑
   • 检查模型中模块之间的连接逻辑。确保在构建模型的过程中，数据在各个模块之间流动时，形状的转换是正确的。例如，如果有一个模块对输入进行了某种降维或升维操作，后续模块应该能够正确处理这种变化后的形状。

二、数据预处理部分

1. 输入数据形状
   • 检查输入数据的形状是否符合模型的期望。在 ultralytics\nn\tasks.py 中的 __init__ 方法里，有一个根据输入数据形状计算步长（stride）的操作。如果输入数据的形状不正确，可能会导致后续计算中张量的形状不匹配。
   • 例如，如果你的输入图像尺寸在预处理时被错误地调整，可能会影响到模型中各个模块对数据的处理。假设模型期望输入的图像经过预处理后通道数为3，高度和宽度为某个特定的值（比如224x224），但实际预处理后的图像通道数或者高度、宽度不符合要求，就可能导致这个错误。
2. 数据增强操作
   • 如果在数据增强过程中对图像进行了随机裁剪、缩放或者填充等操作，确保这些操作不会改变数据的形状，从而导致模型中的张量形状不匹配。例如，在进行随机裁剪时，如果裁剪的区域大小不一致，可能会导致后续输入到模型中的数据形状不稳定。

三、检查模块替换过程

1. 替换模块的兼容性
   • 当你替换模块时，确保新的模块与原模块在输入输出的形状、数据类型等方面是兼容的。例如，如果你用一个自定义的模块替换了原来的卷积模块，新模块的输出形状（包括通道数、高度和宽度等）应该与原模块在相同输入下的输出形状相同或者能够被后续模块正确处理。
   • 假设你用一个新的模块替换了 ultralytics\nn\modules\conv.py 中的卷积模块，新模块可能在内部的计算逻辑上有所改变，导致输出的张量形状与原来不同，从而引发这个错误。你需要仔细检查新模块的实现，确保它与模型的其他部分兼容。