计算F.cross_entropy时报错"log_softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'Long'
时间: 2024-05-08 11:15:34 浏览: 10
这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。F.cross_entropy的输入应该是浮点型张量,而你的输入张量可能是整型张量,因此需要将其转换为浮点型。
你可以尝试使用以下代码来转换输入张量的数据类型:
```
x = x.float()
```
将上述代码应用于输入张量x后,再次调用F.cross_entropy应该不会再出现这个错误。
相关问题
计算F.cross_entropy时报错expected scalar type Long but found Float
这个错误通常是由于输入数据的类型不一致导致的。在使用F.cross_entropy时,输入数据应该是整型的,即Long类型。如果输入数据是浮点型的,即Float类型,就会出现这个错误。
要解决这个问题,可以将输入数据的类型转换为Long类型,或者在调用F.cross_entropy时指定数据类型为Long。例如:
```python
# 将输入数据转换为Long类型
inputs = inputs.long()
# 指定数据类型为Long
loss = F.cross_entropy(inputs, targets.long())
```
这样就可以避免出现expected scalar type Long but found Float的错误了。
f.cross_entropy
F.cross_entropy是PyTorch中用于计算交叉熵损失的函数。它的定义如下:torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True)。\[1\]在使用F.cross_entropy函数时,需要传入两个参数:input和target。其中,input是网络的输出,target是真实标签。该函数会自动进行softmax和log操作,因此不需要在输入数据上手动进行这两个操作。\[2\]\[3\]交叉熵损失函数常用于多分类问题,用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [对PyTorch中F.cross_entropy()函数的理解](https://blog.csdn.net/wuliBob/article/details/104119616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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