"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.

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.

这个错误通常出现在使用 PyTorch 进行模型训练时，目标变量的大小与输入变量的大小不匹配。这通常是由于输入和目标变量的大小不一致导致的。你可以检查一下你的模型的输入和目标变量的大小是否一致，例如输入变量是否有两个元素，而目标变量只有一个元素。你可以使用 `print` 函数输出输入和目标变量的大小，以便更好地调试代码。同时，你也可以检查一下你的数据集是否正确，特别是目标变量是否与输入变量对应。如果还有其他的细节信息，可以一起提供给我，这样我能够更好地帮助你解决问题。

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：

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。