SSFTTnet.py下SSFTTnet类下的forward

[renxiaosa00]

SSFTTnet.py下SSFTTnet类下的forward：
“wa = rearrange(self.token_wA, 'b h w -> b w h') # Transpose
A = torch.einsum('bij,bjk->bik', x, wa)”
wa是torch.Size([1, 64, 4])
x是torch.Size([64, 81, 64])
这块bij bjk里面的b不一样

[renxiaosa00]

针对上面的矩阵相乘问题，把batchsize改为1 就能正常运行了。但是我的测试结果看起来很差，以下是我运行IP_train.py的测试结果（cls_result文件夹下的classification_report.txt）：
948.4029698 Training_Time (s)
27.093542400000047 Test_time (s)
41.496466971499125 Kappa accuracy (%)
47.447154471544714 Overall accuracy (%)
38.5506819506469 Average accuracy (%)
[ 0. 46.30350195 75.90361446 88.2629108 30.8045977 2.58751903
0. 36.51162791 0. 65.82857143 30.54298643 65.73033708
0. 78.48990342 54.17867435 41.66666667] Each accuracy (%)
precision recall f1-score support

                 Alfalfa     0.0000    0.0000    0.0000        41
             Corn-notill     0.3866    0.4630    0.4214      1285
            Corn-mintill     0.3375    0.7590    0.4672       747
                    Corn     0.2503    0.8826    0.3900       213
           Grass-pasture     0.9437    0.3080    0.4645       435
             Grass-trees     0.1083    0.0259    0.0418       657
     Grass-pasture-mowed     0.0000    0.0000    0.0000        25
           Hay-windrowed     0.5970    0.3651    0.4531       430
                    Oats     0.0000    0.0000    0.0000        18
          Soybean-notill     0.4028    0.6583    0.4998       875
         Soybean-mintill     0.7450    0.3054    0.4332      2210
           Soybean-clean     0.5000    0.6573    0.5680       534
                   Wheat     0.0000    0.0000    0.0000       185
                   Woods     0.8434    0.7849    0.8131      1139

Buildings-Grass-Trees-Drives 0.4845 0.5418 0.5116 347
Stone-Steel-Towers 0.2991 0.4167 0.3483 84

                accuracy                         0.4745      9225
               macro avg     0.3686    0.3855    0.3382      9225
            weighted avg     0.5377    0.4745    0.4584      9225

[[ 0 0 0 5 0 5 0 0 0 12 1 0 0 18 0 0]
[ 4 595 263 60 0 14 0 13 20 220 19 41 15 8 12 1]
[ 0 21 567 42 0 0 0 11 0 43 0 15 0 0 48 0]
[ 0 0 14 188 0 1 0 0 1 0 0 0 0 9 0 0]
[ 0 41 42 25 134 0 0 0 0 136 30 2 2 1 19 3]
[ 0 60 129 135 8 17 0 23 1 128 24 102 1 23 3 3]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25 0 0 0 0 0]
[ 0 49 56 42 0 1 0 157 0 1 69 23 0 32 0 0]
[ 0 0 8 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 7 56 12 37 0 67 0 13 1 576 0 13 0 26 62 5]
[ 3 641 366 74 0 14 0 12 27 304 675 42 0 39 8 5]
[ 0 13 37 20 0 23 0 17 6 8 0 351 0 10 36 13]
[ 0 0 151 34 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 46 0 24 0 15 0 0 0 0 63 31 2 894 12 52]
[ 0 17 35 55 0 0 0 17 0 2 0 33 0 0 188 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 49 0 0 0 35]]

[chanrunz]

你好，您说的那个“把batchsize改为1 就能正常运行了”这个在哪里改，在那个地方呀

[renxiaosa00]

你好，您说的那个“把batchsize改为1 就能正常运行了”这个在哪里改，在那个地方呀

IP_train.py
BATCH_SIZE_TRAIN = 1
def create_data_loader():的上面一行

[renqi1998]

你这么改肯定低，我跑出来比作者论文中给的还高

[chanrunz]

你这么改肯定低，我跑出来比作者论文中给的还高

您好，请问，您是怎么正常跑通的呢，为什么我的一直报那个维度错误，然后我尝试把batch_size也改成64，可以运行了，然后后面还是报那个错误，可以加您个联系方式嘛，或者麻烦您加一下我qq1342720383。谢谢啦

[chanrunz]

你这么改肯定低，我跑出来比作者论文中给的还高

希望可以得到您的回复，这个问题困扰我很久啦，谢谢

[gqy122]

作者您好，我在运行您的代码时一直报这个错误：Exception: test() missing 3 required positional arguments: 'device', 'net', and 'test_loader'。您看是我哪个地方没有调试好吗，希望得到您得指点

[oneac]

您好，关于那个维度错误的问题，请问您知道怎么正常跑通的了吗？谢谢啦

[renqi1998]

你环境没配好，重新配一遍就行

[commander123kekou]

你这么改肯定低，我跑出来比作者论文中给的还高

您好，请问，您是怎么正常跑通的呢，为什么我的一直报那个维度错误，然后我尝试把batch_size也改成64，可以运行了，然后后面还是报那个错误，可以加您个联系方式嘛，或者麻烦您加一下我qq1342720383。谢谢啦

请问你的问题解决了吗？

[renxiaosa00]

你的QQ拒绝添加，我的QQ是1379289573 在 2023-06-12 11:19:14，"commander123kekou" ***@***.***> 写道： 你这么改肯定低，我跑出来比作者论文中给的还高 您好，请问，您是怎么正常跑通的呢，为什么我的一直报那个维度错误，然后我尝试把batch_size也改成64，可以运行了，然后后面还是报那个错误，可以加您个联系方式嘛，或者麻烦您加一下我qq1342720383。谢谢啦 请问你的问题解决了吗？ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: ***@***.***>