TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not Sequential
时间: 2024-05-07 16:22:15 浏览: 13
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。
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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 tuple解决办法
这个错误是因为你在使用 `cross_entropy_loss()` 函数时,传入的输入参数应该是一个 Tensor,而你传入了一个元组。解决办法是确保将输入参数转换为 Tensor 类型。
如果你的输入数据是一个元组,你需要将其转换为 Tensor 类型。可以使用 `torch.tensor()` 函数来实现这一点。例如:
```python
import torch
input_tuple = (1, 2, 3) # 举例一个输入元组
input_tensor = torch.tensor(input_tuple) # 将元组转换为 Tensor
# 然后将 input_tensor 作为输入参数传递给 cross_entropy_loss() 函数
loss = cross_entropy_loss(input_tensor, target)
```
请注意,这只是一个示例,你需要将实际的输入数据和目标数据替换为你自己的变量。确保你的输入数据和目标数据都是 Tensor 类型。
希望能对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。