PyTorch에서 "Expected stride to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but got stride=" 오류 해결

PyTorch에서 "Expected stride to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but got stride=" 오류 해결

이 오류는 PyTorch에서 컨볼루션 연산을 수행할 때 발생하며, stride 값이 잘못 설정되었음을 의미합니다.

stride는 컨볼루션 필터가 입력 텐서를 이동하는 간격을 나타냅니다. 예를 들어, stride=2는 필터가 입력 텐서를 2픽셀씩 이동하여 컨볼루션 연산을 수행한다는 의미입니다.

오류 발생 원인:

이 오류는 다음과 같은 경우 발생할 수 있습니다.

• stride 값이 단일 정수가 아닌 리스트로 설정된 경우
• stride 값의 길이가 컨볼루션 차원과 일치하지 않는 경우
• stride 값이 음수인 경우

문제 해결 방법:

• stride 값을 단일 정수로 설정합니다. 예를 들어, 모든 차원에서 2픽셀씩 이동하려면 stride=2로 설정합니다.
• stride 값의 길이를 컨볼루션 차원과 일치시킵니다. 예를 들어, 2D 컨볼루션을 수행하려면 stride=[2, 2]로 설정합니다.
• stride 값이 음수가 되지 않도록 합니다.

다음은 오류 해결을 위한 코드 예시입니다.

# 오류 발생 코드
conv = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, stride=[2, 1])

# stride 값을 단일 정수로 설정
conv = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, stride=2)

# stride 값의 길이를 컨볼루션 차원과 일치시키기
conv = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, stride=[2, 2])

예제 코드

import torch

# 입력 텐서
input = torch.randn(1, 28, 28)

# 컨볼루션 필터
kernel = torch.randn(1, 1, 3, 3)

# stride 값이 잘못 설정된 컨볼루션 연산
conv = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, stride=[2, 1])

# 컨볼루션 연산 수행
output = conv(input)

print(output.shape)

이 코드를 실행하면 다음과 같은 오류 메시지가 출력됩니다.

RuntimeError: Expected stride to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but got stride=[2, 1]

stride 값을 단일 정수로 설정

# stride 값을 단일 정수로 설정
conv = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, stride=2)

# 컨볼루션 연산 수행
output = conv(input)

print(output.shape)

torch.Size([1, 14, 14])

stride 값의 길이를 컨볼루션 차원과 일치시키기

# stride 값의 길이를 컨볼루션 차원과 일치시키기
conv = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, stride=[2, 2])

# 컨볼루션 연산 수행
output = conv(input)

print(output.shape)

torch.Size([1, 13, 13])

# stride 값을 음수로 설정
conv = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, stride=-2)

# 컨볼루션 연산 수행
output = conv(input)

print(output.shape)

RuntimeError: stride cannot be negative

이 예제 코드를 통해 stride 값 설정에 따른 컨볼루션 연산 결과를 확인할 수 있습니다.

참고:

• 이 코드는 PyTorch 1.10 버전에서 테스트되었습니다.
• 다른 버전의 PyTorch를 사용하는 경우 오류 메시지 또는 출력 결과가 다를 수 있습니다.

"Expected stride to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but got stride=" 오류 해결을 위한 대체 방법

torch.nn.functional.conv2d 함수는 컨볼루션 연산을 수행하는 함수로, stride 값을 직접 설정할 수 있습니다.

import torch

# 입력 텐서
input = torch.randn(1, 28, 28)

# 컨볼루션 필터
kernel = torch.randn(1, 1, 3, 3)

# stride 값을 직접 설정하여 컨볼루션 연산 수행
output = torch.nn.functional.conv2d(input, kernel, stride=2)

print(output.shape)

torch.Size([1, 14, 14])

torch.nn.Conv2d 클래스의 dilation 속성 사용

torch.nn.Conv2d 클래스의 dilation 속성은 컨볼루션 필터 사이의 간격을 나타냅니다. stride 값을 대신 dilation 속성을 사용하여 컨볼루션 연산 결과를 조절할 수 있습니다.

import torch

# 입력 텐서
input = torch.randn(1, 28, 28)

# 컨볼루션 필터
kernel = torch.randn(1, 1, 3, 3)

# dilation 속성을 사용하여 컨볼루션 연산 수행
conv = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, dilation=2)
output = conv(input)

print(output.shape)

torch.Size([1, 26, 26])

컨볼루션 연산을 직접 구현

torch.nn 모듈에서 제공하는 컨볼루션 함수 대신 직접 컨볼루션 연산을 구현할 수 있습니다. 이 방법은 더 많은 제어권을 제공하지만, 구현 과정이 더 복잡합니다.

다음은 컨볼루션 연산을 직접 구현하는 방법에 대한 몇 가지 참고 자료입니다.

다른 프레임워크 사용

PyTorch 외에도 TensorFlow, Keras 등 다양한 프레임워크에서 컨볼루션 연산을 수행할 수 있습니다. 각 프레임워크마다 컨볼루션 연산을 수행하는 방법이 다르므로, 해당 프레임워크의 문서를 참고해야 합니다.