使用pytorch-fid计算5000张图像数据集FID时遇运行时错误求助

我正尝试使用pytorch-fid计算两个数据集的FID值，过程中遇到了一些问题，具体如下：

尝试1 #

• 初始数据集：每个数据集包含2800张512×512的图像，其中生成图像为PNG格式，真实图像为JPG格式
• 格式转换：使用基于ImageMagick的bash脚本将生成图像批量转为JPG：

for file in *.png
    do convert "$file" "$(basename "$file" .png).jpg"
done

• 结果：成功计算出FID值为143.6，该数值表现较差

尝试2 #

• 调整方案：认为增加图像数量可能降低FID值，改用每个数据集含5000张图像的规模；因上述bash脚本运行速度慢，改用Python脚本处理格式
• 错误脚本（仅修改文件扩展名，未真正转换格式）：

import os
directory = <PATH TO MY DIRECTORY>

files = os.listdir(directory)

# Then you rename the files
for file_name in files:
    # You give the full path of the file
    old_name = os.path.join(directory, file_name)

    # You CHANGE the extension
    new_name = old_name.replace('.jpg', '.png')
    os.rename(old_name, new_name)

• 报错：运行失败，出现错误：

RuntimeError: Trying to resize storage that is not resizable

尝试3 #

• 修正操作：将生成图像文件夹中的文件扩展名改回PNG，使用Pillow脚本真正转换图像格式为JPG，此时两个数据集均为5000张512×512的JPG图像
• 转换脚本：

from PIL import Image
import os

path = <PATH TO MY DIRECTORY>
files=os.listdir(path)

for file in files:
    if file.endswith(".png"):
        img = Image.open(path+file)
        #print(img)
        file_name, file_ext = os.path.splitext(file)
        img.save('<PATH TO OUTPUT DIRECTORY>{}.jpg'.format(file_name))

• 问题：仍出现相同的RuntimeError: Trying to resize storage that is not resizable错误

请问问题出在哪里？是Pillow的JPG转换存在问题吗？是否应该换回ImageMagick？恳请帮助！

补充说明 #

• 后续发现低级错误：忽略了部分真实图像并非512×512的情况，修正后成功得到FID值131.02，该数值仍有待优化
• 优化措施：采用多进程后，图像转换速度大幅提升

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shrujaya23