TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not GoogLeNetOutputs解决方法
时间: 2024-05-16 09:14:37 浏览: 14
这个错误发生在使用PyTorch进行模型训练时。它提示我们cross_entropy_loss()函数的第一个参数应该是一个张量(Tensor),而不是GoogLeNetOutputs。因此,我们需要将GoogLeNet输出转换为张量,然后传递给cross_entropy_loss()函数。
具体的解决方法可能因应用情况不同而略有不同,但是针对这个具体的错误,我们可以使用以下代码:
```
import torch
# 获取GoogLeNet输出
googlenet_outputs = ...
# 将GoogLeNet输出转换为张量
tensor_outputs = torch.tensor(googlenet_outputs)
# 将张量作为cross_entropy_loss()函数的输入
loss = torch.nn.functional.cross_entropy_loss(tensor_outputs, ...)
```
以上代码中,我们使用了PyTorch中的tensor()函数将GoogLeNet的输出转换为张量,并将该张量作为cross_entropy_loss()函数的输入。需要注意的是,该代码可能需要根据具体应用场景进行适当修改。
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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。
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。