UVa 10616 Divisible Group Sums (DFS&DP)

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)结合记忆化搜索的方法来解决 UVA 10616 Divisible Group Sums 问题。该问题要求从一组整数中找出所有可能的子集,这些子集的元素数量等于给定的 m,并且子集的元素之和能被另一个给定的数 d 整除。通过递归调用实现枚举所有可能的组合。

10616 - Divisible Group Sums

Time limit: 3.000 seconds 

http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=115&page=show_problem&problem=1557


思路:用DFS+记忆化搜索枚举组合,注意数字有<0的。

return dp[i][cnt][sum] = f(i + 1, cnt + 1, ((sum + arr[i]) % d + d) % d) + f(i + 1, cnt, sum);///i<n,cnt<m

完整代码:
/*0.055s*/

#include<cstdio>
#include<cstring>
typedef long long ll;

ll dp[205][15][25];
int d, m, n, arr[205];

ll f(int i, int cnt, ll sum)
{
	if (cnt == m) return dp[i][cnt][sum] = (sum % d ? 0 : 1);///选m个
	if (i == n) return dp[i][cnt][sum] = 0;///总共n个,如果i==n,说明cnt!=m,也就是还没有选完,此时dp=0
	if (dp[i][cnt][sum] >= 0) return dp[i][cnt][sum];
	return dp[i][cnt][sum] = f(i + 1, cnt + 1, ((sum + arr[i]) % d + d) % d) + f(i + 1, cnt, sum);
}

int main()
{
	int cas = 0, q, i, ans;
	while (scanf("%d%d", &n, &q), n)
	{
		for (i = 0; i < n; ++i) scanf("%d", &arr[i]);
		printf("SET %d:\n", ++cas);
		for (i = 1; i <= q; ++i)
		{
			ans = 0;
			memset(dp, -1, sizeof(dp));
			scanf("%d%d", &d, &m);
			printf("QUERY %d: %d\n", i, f(0, 0, 0));
		}
	}
	return 0;
}

<think>好的,我现在要解决用户在YOLOv8中遇到的`make_divisible`报错问题。首先,我需要理解这个错误的具体原因。用户可能是在模型构建或修改配置文件时遇到了这个错误,因为`make_divisible`通常用于调整通道数使其能被某个数整除,比如在卷积层中确保宽度和高度符合要求。 首先,我应该回忆YOLOv8的结构和相关代码。`make_divisible`函数的作用是将给定的数值调整为最接近的能被某个除数(比如8或16)整除的数,这有助于硬件加速,尤其是在使用GPU时,对齐内存访问可以提高效率。如果用户传入的值无法被正确调整,可能会导致维度不匹配,从而引发错误。 接下来,我需要考虑可能的错误原因。常见的情况包括用户自定义的模型配置文件中,某个层的通道数设置不符合要求。例如,在修改YOLOv8的neck或head部分时,如果新增的通道数没有经过`make_divisible`处理,或者处理后的值与其他层的参数不兼容,就会报错。此外,用户可能在尝试修改模型的宽度因子(width_multiple)时,导致某些层的通道数计算错误。 然后,我需要查阅相关的文档和代码。根据用户提供的引用[3],YOLOv8的代码托管在GitHub上,特别是`solutions/analytics.py`文件。虽然这个文件可能不直接包含`make_divisible`的实现,但可以推测该函数可能位于模型构建的模块中,比如在`ultralytics/nn/modules/block.py`或类似的路径下。检查这些代码可以帮助确定`make_divisible`的具体实现和调用方式。 另外,引用[2]提到Gold-YOLO在特征对齐和融合方面的设计,这可能涉及到通道数的调整,但用户的问题更偏向于代码层面的错误处理。因此,我需要集中精力在YOLOv8的具体实现上。 可能的解决方案包括: 1. **检查配置文件中的通道数**:用户可能在配置文件中手动设置了某个层的通道数,而该数值无法被除数(如8或16)整除。例如,如果用户设置了一个通道数为15,而模型要求能被8整除,那么`make_divisible(15, 8)`会得到16,但如果用户错误地跳过了这个调整步骤,就会导致维度错误。 2. **确认宽度因子是否正确应用**:YOLOv8的模型宽度通常由`width_multiple`参数控制,该参数在构建模型时会乘以基础通道数。如果这个乘法结果没有被正确传递给`make_divisible`,可能导致错误。例如,基础通道数为64,宽度因子为0.5,得到32,如果此时除数是8,那么没有问题;但如果宽度因子导致结果不能被除数整除,就需要调整。 3. **查看错误日志的具体信息**:用户提供的错误信息可能包含具体的数值,比如哪个层的哪个参数导致了问题。例如,错误信息可能指出某个层的输入或输出通道数不符合预期,从而提示是哪个模块需要检查。 4. **更新Ultralytics库版本**:可能存在已知的bug在旧版本中,通过升级到最新版本可以解决。用户可以通过`pip install --upgrade ultralytics`来更新。 5. **自定义`make_divisible`函数**:如果用户修改了模型结构,可能需要在自己的代码中显式调用`make_divisible`来确保通道数正确。例如,在定义新的卷积层时,手动调整通道数。 在验证这些可能性时,我需要确保每个步骤都符合YOLOv8的实际代码结构。例如,检查YOLOv8的模型构建代码,确认`make_divisible`是如何被调用的,以及它在处理通道数时的具体逻辑。此外,用户可能需要检查他们的配置文件,确保所有自定义的通道数都经过了适当的调整。 另外,用户可能在尝试集成其他模块(如Gold-YOLO中的FAM或LAF模块)时,没有正确处理通道数的对齐。例如,引用[2]提到Gold-YOLO将特征对齐和融合分为不同模块,如果在实现这些模块时没有正确使用`make_divisible`,可能导致维度不匹配。 最后,建议用户检查他们的代码修改,特别是与通道数相关的部分,确保所有数值都经过`make_divisible`处理,并且配置文件中的参数正确应用了宽度因子。如果问题依旧存在,提供具体的错误信息和代码片段会有助于进一步诊断。</think>在YOLOv8中遇到`make_divisible`报错通常是由于模型参数未满足整除条件导致的。以下是分步解决方案: --- ### **问题分析** `make_divisible`函数的作用是将数值调整为能被指定除数(如8或16)整除的最接近整数,以确保模型结构符合硬件对齐要求[^3]。常见错误场景包括: 1. 自定义模型参数(如通道数)未满足`width_multiple * base_channels % divisor == 0` 2. 修改配置文件时手动指定了不符合条件的数值 3. 版本兼容性问题导致函数计算逻辑异常 --- ### **解决方案** #### **1. 检查模型参数合法性** - 若自定义通道数为`v`,需确保`v * width_multiple`能被8或16整除。例如: $$v = \text{make\_divisible}(v \times \text{width\_multiple}, \text{divisor})$$ 修改配置文件时,将通道数显式调整为计算后的整数值。 #### **2. 验证配置文件** 检查`yolov8.yaml`中所有`out_channels`参数是否满足: ```yaml # 正确示例 - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 128需满足128%8=0 # 错误示例 - [-1, 1, Conv, [127, 3, 2]] # 127无法被8整除 ``` #### **3. 更新Ultralytics库** ```bash pip install --upgrade ultralytics ``` 部分旧版本存在`make_divisible`参数传递错误,升级可修复[^3]。 #### **4. 手动对齐通道数** 在自定义模块中显式调用`make_divisible`: ```python from ultralytics.nn.modules import Conv class CustomConv(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out, divisor=8): super().__init__() ch_out = make_divisible(ch_out, divisor) self.conv = Conv(ch_in, ch_out) ``` --- ### **错误复现与验证** 若使用默认配置仍报错,可尝试以下测试代码: ```python from ultralytics.nn.modules.block import make_divisible # 测试make_divisible函数 print(make_divisible(17, 8)) # 应输出16 print(make_divisible(32, 16)) # 应输出32 ``` 若输出异常,说明环境存在版本冲突。 --- ### **深层原因解析** YOLOv8通过`width_multiple`参数动态缩放模型宽度,其计算过程为: $$ \text{adjusted\_channels} = \lfloor \frac{\text{base\_channels} \times \text{width\_multiple} + \text{divisor} - 1}{\text{divisor}} \rfloor \times \text{divisor} $$ 若自定义参数跳过此过程,会导致张量维度不匹配[^2]。 --- 相关问题
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