loss = cost(outputs, y_train) 的错误ValueError: Expected input batch_size (1) to match target batch_size (5).

这个错误通常是因为输入数据的 batch size 与目标数据的 batch size 不一致所引起的。在计算损失函数时，输出 `outputs` 和目标值 `y_train` 的 batch size 应该保持一致。你可以检查一下你的 `outputs` 和 `y_train` 的 batch size 是否有不一致的情况，或者尝试调整 batch size 使其一致。另外，你也可以检查一下你的模型是否正确地处理了输入数据的 batch size。

相关问题

报错 ValueError: Input 0 is incompatible with layer simple_cnn: expected shape=(None, 1601, 7, 1), found shape=(None, 7, 1, 1)

这个错误是因为输入数据的格式不正确，而模型的输入层期望的输入数据格式为 (None, 1601, 7, 1)。可以使用 reshape() 函数将输入数据的格式进行转换，将其变成四维张量。

可以按照以下方式修改代码：

# 定义一组输入和输出数据
x_train = np.random.rand(1601, 7)
y_train = np.random.rand(1601,)

# 对输入数据进行 reshape，将其转换成四维数组
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1, 1)

# 定义输入数据的格式
input_shape = (x_train.shape[1], x_train.shape[2], x_train.shape[3])
x = keras.Input(shape=input_shape)

# 建立卷积层
conv1 = layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)

# 建立池化层
pool1 = layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(conv1)

# 建立全连接层
flatten = layers.Flatten()(pool1)
fc1 = layers.Dense(64, activation='relu')(flatten)

# 建立输出层
output = layers.Dense(1, activation='linear')(fc1)

# 编译模型
model = keras.Model(inputs=x, outputs=output, name='simple_cnn')
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 对模型进行训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在以上代码中，我们首先使用 reshape() 函数将输入数据进行转换，然后根据新的输入数据格式重新定义了模型的输入层。接着，按照之前的步骤建立了卷积层、池化层、全连接层和输出层，最后编译了模型并进行了训练。

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path1 = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(i) file_path1 = os.path.join(folder_path1, file_name) matrix1 = np.load(file_path1) x[j] = torch.from_numpy(matrix1).unsqueeze(0) folder_path2 = 'random_label2' y = torch.empty((40, )) for k in range(40): for k in range(40): file_name = 'label_{}.npy'.format(i) file_path2 = os.path.join(folder_path2, file_name) matrix2 = np.load(file_path2) y[k] = torch.from_numpy(matrix2) losses = [] for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs, labels = x[i], y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() losses.append(running_loss / 40) print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') plt.plot(losses) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.show() 报错：ValueError: Expected input batch_size (1) to match target batch_size (0). 怎么修改？

这个错误提示意味着你的标签张量 `y` 的形状不正确，需要和输出张量 `outputs` 的形状匹配。在你的代码中，`y` 的形状应该是 `(40,)`，但是在模型输出时，它的形状是 `(1, 2)`。

你可以尝试将标签张量 `y` 的形状修改为 `(40, 1)`，以便与模型输出的形状 `(40, 2)` 匹配。具体地，你可以在加载标签数据时使用以下代码：

y[k] = torch.from_numpy(matrix2).unsqueeze(0)

这样可以将形状为 `(1,)` 的标签张量变为形状为 `(1, 1)` 的张量，使其与模型输出的形状 `(1, 2)` 匹配。然后，在训练模型时，你需要将标签张量 `y` 的维度降低一维，以便与输出张量 `outputs` 的形状 `(1, 2)` 匹配：

loss = criterion(outputs, labels.squeeze(1))

这样就可以避免 `ValueError: Expected input batch_size (1) to match target batch_size (0)` 的错误了。