Reshape and Concat 层也需要反向传播计算梯度吗？

[jirong0214]

看到您的代码中的Reshape and Concat层也定义了backward()函数，这一层不是仅仅是维度的改变吗（将11024变为3232），请问这里需要计算梯度吗？望解答

[WenxueCui]

backward里就是改变梯度的维度，读读代码就知道了。

[WenxueCui]

看到您的代码中的Reshape and Concat层也定义了backward()函数，这一层不是仅仅是维度的改变吗（将1_1024变为32_32），请问这里需要计算梯度吗？望解答

backward里就是改变梯度的维度，读读代码就知道了。

[jirong0214]

好的 谢谢，我理解了。
另外，我使用train.py可以成功构建网络并训练，但是直接运行lib/network.py进行测试网络时，出现：RuntimeError: expected device cuda:0 and dtype Float but got device cpu and dtype Float的错误，错误指向了43行
output[:, :, i * Reshape_Concat_Adap.blocksize:(i + 1) * Reshape_Concat_Adap.blocksize, j * Reshape_Concat_Adap.blocksize:(j + 1) * Reshape_Concat_Adap.blocksize] += data_temp这里，但是我不知道如何修改才能解决这个问题，您能帮忙看一下吗？再次感谢！

[WenxueCui]

好的 谢谢，我理解了。
另外，我使用train.py可以成功构建网络并训练，但是直接运行lib/network.py进行测试网络时，出现：RuntimeError: expected device cuda:0 and dtype Float but got device cpu and dtype Float的错误，错误指向了43行
output[:, :, i * Reshape_Concat_Adap.blocksize:(i + 1) * Reshape_Concat_Adap.blocksize, j * Reshape_Concat_Adap.blocksize:(j + 1) * Reshape_Concat_Adap.blocksize] += data_temp这里，但是我不知道如何修改才能解决这个问题，您能帮忙看一下吗？再次感谢！

根据错误提示应该是变量类型的问题，将CPU变量改为GPU就可以。我没法调试代码，所以具体代码怎么改我刚不了你。