D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:530: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1, 1])) that is different to the input size (torch.Size([])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_14428\2293198162.py:470: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). state = torch.tensor(state,dtype=torch.float32).view(1, -1)

这些警告信息是由PyTorch库中的代码引发的，提醒你可能存在一些潜在的问题。具体来说：

1. 第一个警告是关于损失函数（mse_loss）的目标尺寸（target size）与输入尺寸（input size）不匹配。这可能导致广播（broadcasting）带来的结果不正确。确保目标张量（target tensor）的尺寸与输入张量（input tensor）一致，可以使用`target.view(-1)`将目标张量的尺寸调整为与输入张量相同。

2. 第二个警告是在使用`torch.tensor()`构建张量时的建议。建议使用`sourceTensor.clone().detach()`或`sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True)`来复制构建张量，而不是直接使用`torch.tensor()`。这是为了确保梯度计算的正确性和效率。

建议你按照警告信息的指示进行调整，以避免可能出现的错误结果。如果问题仍然存在，可以进一步检查代码中的输入和目标张量的尺寸是否正确，并确保使用适当的方法构建张量。

相关问题

E:\anaconda\envs\gpu\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:652: UserWarning:

E:\anaconda\envs\gpu\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:652: UserWarning 是一个警告信息，它来自于PyTorch库中的torch.nn.functional模块的第652行。警告信息通常是由于某些代码的使用方式可能存在问题或者不推荐使用而产生的。

具体来说，这个警告信息是由用户引起的，可能是因为用户在使用torch.nn.functional模块时，使用了一种不推荐的方式或者存在一些潜在的问题。警告信息的具体内容需要查看代码才能确定。

如果你能提供更多的上下文或者代码片段，我可以帮助你更好地理解这个警告信息并给出更准确的解释和建议。

C:\Users\Administrator\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:530: UserWarning: Using a target size (torch.Size([32])) that is different to the input size (torch.Size([32, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)

这个警告提示是因为你使用了不同形状的张量计算了均方误差损失（MSE loss）。一般来说，如果 `input` 和 `target` 张量的形状不同，PyTorch 会自动使用广播（broadcasting）机制来进行计算，但是这可能会导致你得到的损失结果不正确。

解决这个问题的方法是确保 `input` 和 `target` 张量的形状相同。你可以使用 `torch.squeeze()` 函数来去除 `input` 张量的最后一维，使其形状与 `target` 张量匹配。

例如，如果 `input` 张量的形状为 `(32, 1)`，你可以使用以下代码将其转换为 `(32,)`：

input = torch.squeeze(input, dim=1)

这样，你就可以确保 `input` 和 `target` 张量的形状相同，避免了计算 MSE loss 时的警告提示。