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我正在尝试将 PyTorch 的 nn.Conv3d 用于具有 AMD GPU 的系统中的卷积自动编码器。我们有最新的 ROCM (4.5) 和 MIOpen (2.14)。相同的训练脚本适用于 NVIDIA GPU。我设法使用 nn.Conv2D 进行了相同的培训，但是，对于 Conv3D，我得到了这个错误：

return forward_call(*input, **kwargs)
  File ".../lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 587, in forward
    return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias)
  File ".../lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 582, in _conv_forward
    return F.conv3d(
RuntimeError: miopenStatusUnknownError
MIOpen Error: /MIOpen/src/ocl/convolutionocl.cpp:831: Forward Convolution cannot be executed due to incorrect params

这是网络：

class autoencoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(autoencoder, self).__init__()
        self.conv_en = nn.Conv3d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

    def forward(self, inp_x):
        x = self.conv_en(inp_x)

这是训练循环：

for inputs, labels in train_loader:
    inputs = inputs.permute(0,2,1,3,4).to(torch.device('cuda'))
    predictions = distrib_model(inputs)

有任何想法吗？

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