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 Sequential

这个错误通常是因为你在使用 PyTorch 的交叉熵损失函数时，将一个包含多个模型层的 Sequential 对象作为输入，而实际上交叉熵损失函数的输入应该是一个 Tensor 对象。

解决方法是将 Sequential 对象的输出转换为 Tensor 对象，可以使用 forward() 方法来实现。例如，如果你的 Sequential 对象名字是 seq，则可以使用以下代码将其输出转换为 Tensor：

output = seq(input)
output = output.view(output.size(0), -1)

这里的 input 是传入 Sequential 对象的输入 Tensor，view() 方法用来将输出 Tensor 转换为二维 Tensor。然后你就可以将 output 作为交叉熵损失函数的输入了。