multi-target not supported at c:/w/b/windows/pytorch/aten/src\thcunn/generic/classnllcriterion.cu:15

这个错误信息的意思是：pytorch框架在计算交叉熵损失时不支持多分类任务。具体来说，在文件路径为c:/w/b/windows/pytorch/aten/src\thcunn/generic/classnllcriterion.cu:15的位置，不支持多个目标的输入数据。

相关问题

RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15

这个错误通常表示在使用 PyTorch 的 ClassNLLCriterion 损失函数时，输入的目标值不符合要求。ClassNLLCriterion 要求目标值是一个 LongTensor 类型且每个元素的值必须是 0 到类别数-1 之间的整数。

你可以检查一下你的目标值是否满足要求，并且确保你的模型输出的形状与目标值的形状匹配。如果你仍然无法解决问题，可以尝试使用 PyTorch 的 CrossEntropyLoss 损失函数代替 ClassNLLCriterion。CrossEntropyLoss 将自动执行 softmax 操作并计算交叉熵损失。

multi-target not supported at C:\w\1\s\windows\pytorch\aten\src\THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:22

根据提供的引用内容，你遇到了一个关于PyTorch的错误信息：`multi-target not supported at C:\w\1\s\windows\pytorch\aten\src\THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:22`。这个错误通常在计算交叉熵时出现，表示你的目标值有多个标签，而交叉熵损失函数不支持多目标。

要解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 确保你的目标值是单标签的。交叉熵损失函数只能处理单标签分类问题，每个样本只能有一个正确的标签。如果你的目标值是多标签的，你需要使用其他适合多标签分类的损失函数。

2. 检查你的目标值的维度。交叉熵损失函数要求目标值的维度与预测值的维度相同。如果目标值的维度不正确，你可以使用`torch.squeeze()`函数来去除多余的维度。

3. 确保你的目标值的数据类型正确。交叉熵损失函数要求目标值的数据类型为`torch.LongTensor`。如果目标值的数据类型不正确，你可以使用`torch.LongTensor()`函数将其转换为正确的数据类型。

下面是一个示例代码，演示了如何解决这个问题：

import torch
import torch.nn as nn

# 假设你的预测值为pred，目标值为target
pred = torch.tensor([[0.2, 0.8], [0.9, 0.1]])
target = torch.tensor([1, 0])  # 多标签目标值

# 检查目标值的维度
if target.dim() > 1:
    target = torch.squeeze(target)

# 检查目标值的数据类型
if target.dtype != torch.long:
    target = target.long()

# 定义交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
loss = criterion(pred, target)
print(loss)

这段代码首先检查目标值的维度和数据类型，然后使用`nn.CrossEntropyLoss()`定义了交叉熵损失函数，最后计算了损失值。