TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not Sequential

这个错误通常是因为你在使用 PyTorch 的交叉熵损失函数时，将一个包含多个模型层的 Sequential 对象作为输入，而实际上交叉熵损失函数的输入应该是一个 Tensor 对象。

解决方法是将 Sequential 对象的输出转换为 Tensor 对象，可以使用 forward() 方法来实现。例如，如果你的 Sequential 对象名字是 seq，则可以使用以下代码将其输出转换为 Tensor：

output = seq(input)
output = output.view(output.size(0), -1)

这里的 input 是传入 Sequential 对象的输入 Tensor，view() 方法用来将输出 Tensor 转换为二维 Tensor。然后你就可以将 output 作为交叉熵损失函数的输入了。

相关问题

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not Tensor

这个错误通常是由于参数类型不匹配引起的。cross_entropy_loss() 函数的第一个参数 'input' 应该是一个 Tensor 类型的张量，但你传入的参数类型不是 Tensor 类型的张量，导致报错。请检查传入 cross_entropy_loss() 函数的第一个参数 'input' 的数据类型是否正确。如果你需要更多帮助，请提供更多上下文信息。

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not BaseModelOutputWithPooling

这个错误通常是因为你在使用 PyTorch 的交叉熵损失函数时，将一个 BaseModelOutputWithPooling 对象作为输入，而不是 Tensor。你需要将该对象转换为 Tensor，然后再传递给交叉熵损失函数。

你可以尝试使用该对象的 logits 属性来获取 Tensor，像这样：

from transformers import ViTModel, ViTConfig
import torch.nn.functional as F

config = ViTConfig.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
model = ViTModel(config)

# 获取模型输出
outputs = model(input_ids)

# 获取 logits
logits = outputs.logits

# 计算交叉熵损失
loss = F.cross_entropy(logits, targets)

这样应该可以解决该错误。如果你仍然遇到问题，请检查一下模型输出的类型，并确保输入的类型正确。