"Please ensure they have the same size.".format(target.size(), input.size()) ValueError: Using a target size (torch.Size([64, 35])) that is different to the input size (torch.Size([16, 35])) is deprecated. Please ensure they have the same size.
时间: 2024-03-04 14:54:12 浏览: 24
这个错误是由PyTorch中的损失函数产生的。错误的原因是输入的目标张量(target tensor)和模型输出的张量(input tensor)的形状(size)不匹配,即目标张量的形状与模型输出的形状不同。在PyTorch中,大多数损失函数都要求输入的目标张量和模型输出张量的形状相同。
在这个错误信息中,目标张量的形状是[64, 35],而模型输出的形状是[16, 35]。这意味着目标张量的第一个维度是输入张量的四倍,而第二个维度相同。因此,您需要检查目标张量和模型输出张量的形状是否正确,并使用适当的方法调整它们的形状,使其匹配。如果您确定目标张量和模型输出张量的形状应该不同,您可以考虑使用适当的损失函数,例如CrossEntropyLoss,它可以处理输入形状不同的情况。
相关问题
ValueError: Using a target size (torch.Size([1])) that is different to the input size (torch.Size([2])) is deprecated. Please ensure they have the same size.
这个错误通常发生在模型的输入和目标输出的形状不匹配时。它表示模型的输入形状和目标输出形状不匹配,需要保证它们的大小相同。这个错误信息的意思是,你的模型的输入形状是torch.Size([2]),而目标输出形状是torch.Size([1]),这是不允许的。
你需要检查一下你的代码,确保输入的张量的形状和你的模型的输入形状匹配,并且目标输出的形状和你的损失函数的输入形状匹配。你可以使用PyTorch中的view()函数来调整输入张量的形状,以匹配模型的输入形状。同时,你也需要检查一下你的数据处理过程,确保目标输出的形状正确。
ValueError: Using a target size (torch.Size([271, 1])) that is different to the input size (torch.Size([2, 1])) is deprecated. Please ensure they have the same size
这个错误通常出现在使用 PyTorch 进行深度学习的时候。它发生的原因是输入数据和标签数据的形状不匹配。在这个错误信息中,输入数据的大小是 `[2, 1]`,标签数据的大小是 `[271, 1]`,它们的大小不相同。
解决这个错误的方法是检查数据输入和标签数据的形状是否匹配。可以使用 PyTorch 中的 `torch.Size()` 函数来检查数据的形状。在这个例子中,需要将标签数据的形状调整为与输入数据的形状相同。可以使用 `torch.reshape()` 或者 `torch.view()` 函数来调整数据的形状。具体操作如下:
```python
target = torch.reshape(target, (2, 1)) # 调整标签数据的形状与输入数据相同
```
这里将标签数据的形状调整为了与输入数据相同的形状 `(2, 1)`。这样就可以避免上述错误的发生。