H-Geralt
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你好，请问可以帮我解决一下，我的这个问题吗？不胜感激 Traceback (most recent call last): File "E:\deep_learning\Segmentation\MedSegDiff-master\scripts\segmentation_sample.py", line 214, in main() File "E:\deep_learning\Segmentation\MedSegDiff-master\scripts\segmentation_sample.py", line 123, in main sample, x_noisy, org, cal, cal_out = sample_fn( File "E:\deep_learning\Segmentation\MedSegDiff-master\guided_diffusion\gaussian_diffusion.py", line 565, in...
我是在DRIVE数据集上跑的采样，然后我尝试打印他们的形状，分别为x_t: torch.Size([1, 1, 64, 64]) eps: torch.Size([1, 2, 64, 64])，然后我打印出eps中的数据，发现他的两个通道的数据是一样的，我很疑惑这一点
我尝试打印他们的形状，分别为x_t: torch.Size([1, 1, 64, 64]),eps: torch.Size([1, 2, 64, 64])，然后我打印出eps中的数据，发现他的两个通道的数据是一样的，所以我将eps就只取了第一通道，就跑通了
但是我对于问题出现的原因，还是存有我的疑问
但是我跑出的效果有点差 
请问你跑的数据集上的效果怎么样
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