pytorch调用LabelSmoothingCrossEntropy() 损失函数报错RuntimeError: gather_out_cuda(): Expected dtype int64 for index
时间: 2023-06-15 22:07:59 浏览: 108
这个错误通常是由于输入的标签数据类型不是 int64 引起的。`LabelSmoothingCrossEntropy` 函数需要接受 int64 类型的标签作为输入,因为它需要将标签作为索引来访问预测分布的概率值。你可以将标签数据类型转换为 int64 类型来解决这个问题,例如:
```python
import torch.nn.functional as F
loss_fn = F.label_smoothing_cross_entropy
labels = labels.long() # 将标签转换为 int64 类型
loss = loss_fn(preds, labels, smoothing=0.1)
```
如果你已经将标签转换为 int64 类型但仍然遇到此错误,请确保输入的标签张量维度与预测张量的维度相同。如果仍然存在问题,请检查你是否使用了 GPU 并且正确地将数据移动到 GPU 上。
相关问题
RuntimeError: gather_out_cuda(): Expected dtype int64 for index
这个错误通常是由于在 PyTorch 的 gather 函数中使用了错误的索引数据类型引起的。在 gather 函数中,索引必须是整数类型,通常是 int64。建议检查您的代码并确保传递给 gather 函数的索引是整数类型。如果您不确定,可以将索引强制转换为 int64,如下所示:
```
index = index.to(torch.int64)
output = torch.gather(input, dim, index)
```
如果问题仍然存在,请检查索引张量的形状是否与输入张量匹配,并且索引是否超出了输入张量的范围。
pytorch调用LabelSmoothingCrossEntropy() 损失函数报错RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as input tensor
这个错误通常是由于label的维度不匹配导致的。LabelSmoothingCrossEntropy()函数需要的label是一个一维的longtensor,而且它的每个元素必须是一个类别的序号(从0开始)。
你可以检查一下你的label是否满足这个要求。如果不满足,你需要将label转换为一维的longtensor,并且每个元素都是一个类别的序号。你可以使用torch.argmax()函数将one-hot编码的标签转换为类别序号。
另外,你还需要检查一下输入数据的维度是否正确。LabelSmoothingCrossEntropy()函数需要的输入是一个二维的tensor,第一维是batch size,第二维是类别数。如果输入数据的维度不是这样的话,你需要将它们reshape成这样的维度。
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