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最新推荐文章于 2023-02-25 20:34:24 发布

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本文介绍了在 CentOS 18.3 操作系统和 RTX 3090 显卡环境下，使用 PyTorch 1.8.1 和 CUDA 11.1 进行深度学习项目开发的过程。作者详细记录了遇到的两个常见错误及其解决方案，包括数据广播问题和视图尺寸不匹配问题。涵盖了从代码准备到模型训练、迁移和应用的完整步骤。

部署运行你感兴趣的模型镜像

1. 硬件环境
操作系统：CentOS 18.3
显卡：RTX 3090
2. 软件环境
Pytorch版本：1.8.1
PyTorch的CUDA版本：11.1
3. 代码/数据准备
代码获取：代码gitHub地址
数据获取：数据网盘地址提取码： 8aum
pair.txt获取:txt网盘地址提取码：poma
4. 报错处理
（1）报错1：RuntimeError: output with shape [1，256,192] doesn't match the broadcast shape [3，256，192]
解决方法：修改dataset.py 第23行代码。
修改前：

修改后：

（2）报错2：RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(.. .) instead. ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210429202257618.jpg#pic_center)
解决方法：修改networks.py第93行代码。
修改前：

修改后：

5. 运行过程
（1）运行train_gmm.py

$ python train_gmm.py

在这里插入图片描述
会生成训练中保存的图形，会发现慢慢趋于拟合，以及epoch的模型文件pth。

（2）运行run_gmm.py

$ python run_gmm.py

然后运行结束后会在data /train 和test 或者val中各添加两个拟合，与掩码图片(wrap-cloth、wrap-cloth-mask)：
在这里插入图片描述
（3）运行 train_tom.py

$ python train_tom.py

运行此文件需要一个VGG19的模型，运行的时候会自动下载
在这里插入图片描述
运行结束后会在…/result/TOM下生成模型pth

（4）运行run_tom.py

$ python run_tom.py

text_paris.txt文件中，第一列是人物照片，第二列是衣服照片，运行次pyhotn代码后，会将结果保存在data/test/tryon-person文件夹里。

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