关于使用论坛下载遮罩的问题，求助

fdlsfj

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将遮罩的几个文件拷贝到MODEL文件夹，想自己接着画复杂图片的遮罩，画完后运行“训练遮罩模型”，结果就报错了，有大佬帮我看看是那里出了问题吗？谢谢！
错误代码：
Error: cannot reshape array of size 294912 into shape (3,3,128,128)
Traceback (most recent call last):
  File "D:\DeepFaceLab_NVIDIA802_CN-2\_internal\DeepFaceLab\mainscripts\Trainer.py", line 57, in trainerThread
    debug=debug,
  File "D:\DeepFaceLab_NVIDIA802_CN-2\_internal\DeepFaceLab\models\Model_XSeg\Model.py", line 17, in __init__
    super().__init__(*args, force_model_class_name='XSeg', **kwargs)
  File "D:\DeepFaceLab_NVIDIA802_CN-2\_internal\DeepFaceLab\models\ModelBase.py", line 189, in __init__
    self.on_initialize()
  File "D:\DeepFaceLab_NVIDIA802_CN-2\_internal\DeepFaceLab\models\Model_XSeg\Model.py", line 68, in on_initialize
    data_format=nn.data_format)
  File "D:\DeepFaceLab_NVIDIA802_CN-2\_internal\DeepFaceLab\facelib\XSegNet.py", line 68, in __init__
    do_init = not model.load_weights( model_file_path )
  File "D:\DeepFaceLab_NVIDIA802_CN-2\_internal\DeepFaceLab\core\leras\layers\Saveable.py", line 93, in load_weights
    w_val = np.reshape( w_val, w.shape.as_list() )
  File "<__array_function__ internals>", line 6, in reshape
  File "D:\DeepFaceLab_NVIDIA802_CN-2\_internal\python-3.6.8\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 301, in reshape
    return _wrapfunc(a, 'reshape', newshape, order=order)
  File "D:\DeepFaceLab_NVIDIA802_CN-2\_internal\python-3.6.8\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 61, in _wrapfunc
    return bound(*args, **kwds)
ValueError: cannot reshape array of size 294912 into shape (3,3,128,128)

wellingyep

hxd，一样的问题，你解决了吗？

fdlsfj

wellingyep 发表于 2021-10-29 20:54
hxd，一样的问题，你解决了吗？

10系6G显存的显卡还是老老实实用2020-08-02版本的吧，21年出的新版需要更大的内存才能正常工作。
另外，大于100M的遮罩文件，0802版本10系6G显存的显卡都不支持，一运行就报错。

lknet

fdlsfj 发表于 2021-10-30 21:00
10系6G显存的显卡还是老老实实用2020-08-02版本的吧，21年出的新版需要更大的内存才能正常工作。
另外， ...

好像确实是,0802算是个经典版本了吧,我平板上装的这个,偶尔切个脸画个遮罩还好用.台机10系列8G瑟瑟发抖中..

wellingyep

fdlsfj 发表于 2021-10-30 21:00
10系6G显存的显卡还是老老实实用2020-08-02版本的吧，21年出的新版需要更大的内存才能正常工作。
另外， ...

学习了，感谢