Vit的flops使用方法即将在未来的 PyTorch版本中删除

[EarendelH]

老师你好，在使用vision_transformer的flops.py进行测试的时候有报错 UserWarning: floordiv is deprecated, and its behavior will change in a future version of pytorch. It currently rounds toward 0 (like the 'trunc' function NOT 'floor'). This results in incorrect rounding for negative values. To keep the current behavior, use torch.div(a, b, rounding_mode='trunc'), or for actual floor division, use torch.div(a, b, rounding_mode='floor'). qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) 对应vit_model.py中Attention/forward中的yujv qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) 请问该如何修改，我尝试修改为 qkv = torch.div(self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads), rounding_mode='trunc').permute(2, 0, 3, 1, 4) 后会报错缺少必要的”other“参数，阅读div的用法后必要参数是”input“和”other“，请问参数的对应关系是什么？？

[WZMIAOMIAO]

这个不是报错哈，只是一个警告。这个警告是针对 C // self.num_head 语句，torch提示现在会默认使用trunc取整策略，其实这个警告可以忽略，因为当前语义中的 C 肯定self.num_head 的整数倍，所以可以不用管。

[WZMIAOMIAO]

如果你非要改掉，可以参考下面代码：

qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, torch.div(C, self.num_heads, rounding_mode='floor')).permute(2, 0, 3, 1, 4)