Kymatio 散射变换一维错误“输入必须是连续的。”答案

【问题标题】：Kymatio Scattering Transform 1D Error 'The input must be contiguous.'Kymatio 散射变换一维错误“输入必须是连续的。”
【发布时间】：2021-02-03 16:32:19
【问题描述】：

我开始使用 Kymatio 库，以便将散射变换用作一维信号特征的提取器。最后的想法是对一维信号进行分类。

我按照链接中的示例进行操作

https://www.kymat.io/gallery_1d/plot_classif_torch.html#sphx-glr-gallery-1d-plot-classif-torch-py

基于此示例，我导入了三个 .mat 文件，其中包含来自 COOLL 数据集 (https://coolldataset.github.io/) 的编译数据。导入了两个变量：

x2 包含电器电流的值。 x2 是一个 840 行 4 * 8192 列的矩阵。 y2 包含标签列表。它有 840 个位置，每个设备一个位置。

我正在尝试为 x2 包含的每个信号计算 Scattering1D 变换的系数。为此，我正在执行以下操作：

T=32768;
J=8;
Q=12;
if use_cuda:
    scattering.cuda()
    
    x2 = x2.cuda()
    y2 = y2.cuda()

Sx_all = scattering.forward(x2)

当我这样做时，会出现以下错误：

RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-62-26c538d90a70> in <module>()
      1 #Sx_all = scattering(x2)
----> 2 Sx_all = scattering.forward(x2)

1 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/kymatio/backend/torch_backend.py in input_checks(x)
      9 
     10     if not x.is_contiguous():
---> 11         raise RuntimeError('The input must be contiguous.')
     12 
     13 def _is_complex(x):

RuntimeError: The input must be contiguous.

运行原始程序时不会出现此错误，来自https://www.kymat.io/gallery_1d/plot_classif_torch.html#sphx-glr-gallery-1d-plot-classif-torch-py 的示例。

错误消息“输入必须是连续的”究竟是什么意思，您建议我如何解决该问题？我尝试阅读库文档，但仍然没有解决问题。

【问题讨论】：

标签： python pytorch classification

【解决方案1】：

我相信我已经找到了解决方案，使用tensor.contiguous()。

x2 = x_all_import['x_all'] 

x2 = torch.from_numpy(x2)
x2 = x2.contiguous();


y2 = y_all_import['y_all']
y2 = y2.flatten()  


y2 = torch.from_numpy(y2)
y2 = y2.contiguous();

【讨论】：