TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not GoogLeNetOutputs解决方法

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。

相关问题

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

这个错误通常是因为你在使用交叉熵损失函数时，将一个元组传递给了输入参数，而不是一个张量。一种可能的解决方法是检查你的输入是否正确，确保你传递的是张量。另一种可能的解决方法是，如果你的输入确实是一个元组，那么你可以尝试使用torch.cat()函数来将它们连接成一个张量，然后再传递给交叉熵损失函数。例如：

import torch

# 假设你的 input 是一个元组，包含两个张量
t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
t2 = torch.tensor([4, 5, 6])
input_tuple = (t1, t2)

# 将元组中的张量连接成一个张量
input_tensor = torch.cat(input_tuple, dim=1)

# 然后将这个张量传递给交叉熵损失函数
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(input_tensor, target)

注意，这个示例仅适用于输入是一个元组的情况。如果你的输入本来就是一个张量，那么直接将其传递给交叉熵损失函数即可。