ResNet10を使って訓練する途中エラー発生

[sunaneko-1324]

エラーが発生したコード

C:\Users\Kenin\waifu2x-chainer>python train.py --dataset_dir (dir) --method noise_scale --noise_level 1 --finetune test.npz --arch 2

結果

* loading filelist... done
* loading model... done
* starting processes of dataset sampler... done
### epoch: 0 ###
  # inner epoch: 0
Process Process-1:
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Kenin\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\process.py", line 258, in _bootstrap
    self.run()
  File "C:\Users\Kenin\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\process.py", line 93, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
  File "C:\Users\Kenin\waifu2x-chainer\lib\dataset_sampler.py", line 85, in _worker
    xc_batch, yc_batch = pairwise_transform(img, cfg)
  File "C:\Users\Kenin\waifu2x-chainer\lib\pairwise_transform.py", line 151, in pairwise_transform
    raise ValueError('inner_scale must be > 1')
ValueError: inner_scale must be > 1
Process Process-2:
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Kenin\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\process.py", line 258, in _bootstrap
    self.run()
  File "C:\Users\Kenin\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\process.py", line 93, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
  File "C:\Users\Kenin\waifu2x-chainer\lib\dataset_sampler.py", line 85, in _worker
    xc_batch, yc_batch = pairwise_transform(img, cfg)
  File "C:\Users\Kenin\waifu2x-chainer\lib\pairwise_transform.py", line 151, in pairwise_transform
    raise ValueError('inner_scale must be > 1')
ValueError: inner_scale must be > 1

--method noise_scaleじゃなく--method noiseを使用すると、エラーが発生しませんでした。

[tsurumeso]

VGG7モデルとResNet10モデルはニアレストネイバー法で二倍に拡大した画像を入力して高画質化を行います．一方でUpConv7モデルはモデル内部で拡大処理も行います．ノイズ除去と拡大を同時に行うモデル (--method noise_scale) は後者のようなモデルでしかサポートしていません．したがって，ResNet10モデルを学習する場合はノイズ除去モデル (--method noise) と拡大モデル (--method scale) を別々に学習する必要があります．

[sunaneko-1324]

あー！これはもしかして、仕様でしょうか？ それならば、appendixのbatファイルで説明が必要ではないかと思います。 コメントありがとうございます。

[tsurumeso]

考えておきます．