TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not GoogLeNetOutputs解决方法
时间: 2024-05-16 19:14:37 浏览: 198
TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate 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。
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