RuntimeError: Shape not matching: the Program requires a parameter with a shape of ((19,)), while the loaded parameter (namely [ classifier/biases ]) has a shape of ((1,)).

[jaffe-fly]

首先这个错误的原因时我改了源码用在我自己的项目中，才出现的， 但是这个错误，我没找到什么原因，参数已经训练好了没办法改 有其他方式吗？

[LDOUBLEV]

报错是你的模型某层的参数形状和你要load的参数形状不匹配，参数无法更改，可以尝试修改网络

[jaffe-fly]

那就奇怪了 我只是修改的vis.py的代码 网络部分的没有更改过，在没有更改vis.py之前 还是可以正常显示的 ，请问可视化vis.py代码中有涉及到网络的修改？我仔细看了是没有

[LDOUBLEV]

请问，你用的是哪个模型，和哪个paddle版本，方便的话，提供下你修改后的代码也可以的，我这边也排查下问题

[jaffe-fly]

paddle 的版本是1.6.1

把paddleSeg 模块下的pdseg下面的vis.py和reader.py替换为上面的vis_fire.py和reader.py

改的思路： 获取摄像头的实时视频流做处理 cap = cv2.VideoCapture(source) cap.read()[1]的数据和reader里面load_image函数中img = cv2_imread(img_path, cv2_imread_flag)的数据一样，所以删减了很多文件。路径处理的代码， 把cap.read()[1]的数据直接传进 vis里面来获取视频图像 代码直接在pycharm中运行camera_read.py的时候报错，运行代码需要的视频文件也在附件中了

为啥这么搞： 使用分割的infer.py时报显存不够，即使小的图片也不够用（这个问题，你们同事在处理了），所以才想到这么方法，按理说思路没错的，请大佬指点，谢谢

[LielinJiang]

这个提示是类别数和权重的类别数不一致，看一看一下你的类别数是不是变了

[jaffe-fly]

这个提示是类别数和权重的类别数不一致，看一看一下你的类别数是不是变了 提示的意思是类别数 ，但是我的类别数一直没有改，不知道这个19是怎么出现的

[LielinJiang]

模型是你自己训出来的嘛？

[jaffe-fly]

是我自己训练的 网络部分和配置参数没有更改

[ZeyuChen]

@jaffe-fly 你训练的模型类别数多少，看样子19是cityscapes预训练模型的类别数。你自己的数据应该不是19个类别把？

[jaffe-fly]

我自己训练的类别数是2，自始至终都没有用过cityscapes哦，是程序内部哪儿使用了默认的19吗？

[ZeyuChen]

能提供下你训练时和vis.py时候的yaml配置文件吗？

[jaffe-fly]

`TRAIN_CROP_SIZE: (512, 512) # (width, height), for unpadding rangescaling and stepscaling

EVAL_CROP_SIZE: (1997, 1024) # (width, height), for unpadding rangescaling and stepscaling

EVAL_CROP_SIZE: (1920, 1080) # (width, height), for unpadding rangescaling and stepscaling AUG: AUG_METHOD: "unpadding" # choice unpadding rangescaling and stepscaling FIX_RESIZE_SIZE: (512, 512) # (width, height), for unpadding

#INF_RESIZE_VALUE: 500  # for rangescaling
#MAX_RESIZE_VALUE: 600  # for rangescaling
#MIN_RESIZE_VALUE: 400  # for rangescaling

#MAX_SCALE_FACTOR: 1.25  # for stepscaling
#MIN_SCALE_FACTOR: 0.75  # for stepscaling
#SCALE_STEP_SIZE: 0.25  # for stepscaling

图像镜像左右翻转

MIRROR: True
# 图像上下翻转开关，True/False
FLIP: True
# 图像启动上下翻转的概率，0-1
FLIP_RATIO: 0.5

RICH_CROP:
    # RichCrop数据增广开关，用于提升模型鲁棒性
    ENABLE: True
    # 图像旋转最大角度，0-90
    MAX_ROTATION: 15
    # 裁取图像与原始图像面积比，0-1
    MIN_AREA_RATIO: 0.5
    # 裁取图像宽高比范围，非负
    ASPECT_RATIO: 0.33
    # 亮度调节范围，0-1
    BRIGHTNESS_JITTER_RATIO: 0.5
    # 饱和度调节范围，0-1
    SATURATION_JITTER_RATIO: 0.5
    # 对比度调节范围，0-1
    CONTRAST_JITTER_RATIO: 0.5
    # 图像模糊开关，True/False
    BLUR: True
    # 图像启动模糊百分比，0-1
    BLUR_RATIO: 0.1

BATCH_SIZE: 32 DATASET: DATA_DIR: r"E:\fire_detection\fire_code\home\aistudio\work\dataset" IMAGE_TYPE: "rgb" # choice rgb or rgba NUM_CLASSES: 2 TEST_FILE_LIST: r"E:\fire_detection\fire_code\home\aistudio\work\dataset\test.txt" TRAIN_FILE_LIST: r"E:\fire_detection\fire_code\home\aistudio\work\dataset\train.txt" VAL_FILE_LIST: r"E:\fire_detection\fire_code\home\aistudio\work\dataset\val.txt" VIS_FILE_LIST: r"E:\fire_detection\fire_code\home\aistudio\work\dataset\test.txt" IGNORE_INDEX: 255 SEPARATOR: " " FREEZE: MODEL_FILENAME: "model" PARAMS_FILENAME: "params" MODEL: MODEL_NAME: "fast_scnn" DEFAULT_NORM_TYPE: "bn"

TRAIN: PRETRAINED_MODEL_DIR: "./pretrained_model/fast_scnn_cityscapes/" MODEL_SAVE_DIR: "./saved_model/fast_scnn_pet/" SNAPSHOT_EPOCH: 10 TEST: TEST_MODEL: "./saved_model/fast_scnn_pet/final" SOLVER: NUM_EPOCHS: 100 LR: 0.005 LR_POLICY: "poly" OPTIMIZER: "sgd" LOSS: ["bce_loss", "dice_loss"] `

[ZeyuChen]

@LielinJiang 用户训练的是Fast_SCNN， 在加载预训练模型时，如果类别数与预训练模型不匹配，是否有抛弃logit layer参数的加载？

[LielinJiang]

@jaffe-fly 哈喽，可以提供一下你训练好的模型嘛？我验证一下哈

[jaffe-fly]

我发邮件给你了 有收到吗

[LielinJiang]

好像没有额，麻烦您重新发一下吧

[jaffe-fly]

你发一下你的邮箱

[LielinJiang]

jianglielin@baidu.com

[LielinJiang]

已经收到你的邮件了，看了你的代码。问题在这里 你的cfg用的不是全局的cfg。你应该像原来的vis.py文件一样，from utils.config import cfg 然后用cfg.update_from_file(your-yaml-file)，这样cfg就会更新到全局，你可以在build_model中去打印你的cfg，看看是否有加载你yaml文件中的配置