【代码复现】ubuntu18.04复现DID-MDN问题总结

前言

代码：https://github.com/hezhangsprinter/DID-MDN
1050ti的显卡，cuda10.2，python3.7
最开始按照readme里面写的用python2.7配置环境，会在cuda和torch那里出问题，显示：Torch not compiled with CUDA enabled，就是python版本和cuda不兼容，最终还是换了python3.7。

在pytorch官网安装后

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

显示True之后就是没问题，False则是Pytorch版本无法使用显卡。
把预训练模型放入对应文件夹：
pre_trained:https://drive.google.com/drive/folders/1VRUkemynOwWH70bX9FXL4KMWa4s_PSg2?usp=sharing
classification: https://drive.google.com/drive/folders/1-G86JTvv7o1iTyfB2YZAQTEHDtSlEUKk?usp=sharing
residual_heavy: https://drive.google.com/drive/folders/1bomrCJ66QVnh-WduLuGQhBC-aSWJxPmI?usp=sharing

问题1

~/DID-MDN-master$ python test.py --dataroot ./facades/github --valDataroot ./facades/github --netG ./pre_trained/netG_epoch_9.pth
Traceback (most recent call last):File "test.py", line 20, in <module>from myutils.vgg16 import Vgg16
ImportError: bad magic number in 'myutils': b'\x03\xf3\r\n'

解决办法：将myutils目录下全部的pyc文件删除

问题2

from torch.utils.serialization import load_lua
ModuleNotFoundError: No module named 'torch.utils.serialization'

解决办法：
首先命令行运行pip install torchfile安装torchfile,
然后将utils.py第7行中的from torch.utils.serialization import load_lua改为import torchfile
最后将utils.py第90行中的load_lua改为torchfile.load

问题3

Traceback (most recent call last):File "test.py", line 215, in <module>output = residue_net(val_inputv, label_cpu)File "/home/jollow/anaconda3/envs/didpy37/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1130, in _call_implreturn forward_call(*input, **kwargs)File "/home/jollow/DID-MDN-master/models/derain_residual.py", line 347, in forwardlabel_d11.data.resize_((1, 4, sizePatchGAN, sizePatchGAN)).fill_(label_result)
RuntimeError: set_sizes_contiguous is not allowed on a Tensor created from .data or .detach().
If your intent is to change the metadata of a Tensor (such as sizes / strides / storage / storage_offset)
without autograd tracking the change, remove the .data / .detach() call and wrap the change in a `with torch.no_grad():` block.
For example, change:x.data.set_(y)
to:with torch.no_grad():x.set_(y)

解决办法：将derain_residual.py和derain_dense.py中的：label_d11.data.resize_改为：label_d11.resize_，347行，467行，484行共三处

问题4

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 52.00 MiB (GPU 0; 3.95 GiB total capacity; 2.72 GiB already
allocated; 34.62 MiB free; 2.76 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try
setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

gpu内存不足。。

parser.add_argument('--imageSize', type=int,default=512, help='the height / width of the cropped input image to network')

第37-38行，尝试把默认值从512改小，
改成4提示ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 16, 1, 1])，是太小
改成16提示RuntimeError: Given input size: (20x16x16). Calculated output size: (20x0x0). Output size is too small，输出尺寸太小
改成32，64，128，RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x384 and 127896x512)，，无法将mat1和mat2形状相乘

参考

https://blog.csdn.net/DW_CK/article/details/106029881?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166496116616782427443190%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=166496116616782427443190&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allsobaiduend~default-3-106029881-null-null.142^v51pc_rank_34_2,201^v3control_1&utm_term=did-mdn&spm=1018.2226.3001.4187

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