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私はpix2pixHDの事前訓練モデルを使用して自分の画像を生成しようとしています。 Github repo found here自分のデータセットでpix2pixHDエラー
データセット内の画像は、アルファチャンネルのないグレースケールである必要があります。レポ内の画像は16 bitPerSampleのサイズを持ち、サイズ8と16 bitPerSampleの両方の画像を持っています。
sips -g allを使用して自分の画像とレポの画像をチェックすると、
pixelWidth: 2048
pixelHeight: 1024
typeIdentifier: public.png
format: png
formatOptions: default
dpiWidth: 72.000
dpiHeight: 72.000
samplesPerPixel: 1
bitsPerSample: 16
hasAlpha: no
space: Gray
奇妙なことは、それが8 bitPerSampleを持っているイメージで動作することである：これは私が得る結果です。私はtest.py 16とは、bitsPerSampleイメージを実行すると、それは動作しません 
グレースケール入力 
変換されたラベルマップ 
最終的な出力： これは私が得る結果です。 これは、私を与えるエラーです：
model [Pix2PixHDModel] was created
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 26, in <module>
for i, data in enumerate(dataset):
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 210, in __next__
return self._process_next_batch(batch)
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 230, in _process_next_batch
raise batch.exc_type(batch.exc_msg)
TypeError: Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 42, in _worker_loop
samples = collate_fn([dataset[i] for i in batch_indices])
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 42, in <listcomp>
samples = collate_fn([dataset[i] for i in batch_indices])
File "/home/paperspace/Documents/pix2pixHD/data/aligned_dataset.py", line 41, in __getitem__
label_tensor = transform_label(label) * 255.0
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/tensor.py", line 309, in __mul__
return self.mul(other)
TypeError: mul received an invalid combination of arguments - got (float), but expected one of:
* (int value)
didn't match because some of the arguments have invalid types: (float)
* (torch.IntTensor other)
didn't match because some of the arguments have invalid types: (float)
私はかなりTensorflowに新しいですし、私が前にpytorchを使用したことがありません。
このエラーの意味は何ですか、どうすれば解決できますか？