RuntimeError: Class values must be smaller than num_classes.
时间: 2024-03-30 19:35:35 浏览: 22
这个错误通常出现在分类问题的神经网络中,它表示分类的类别数目(num_classes)比你的输出层的神经元数目小了。这个错误的原因可能是你在定义输出层的时候,将神经元的数目设得比类别数目大了,或者是你的类别数目统计有误。要解决这个错误,你需要检查你的代码中的类别数目是否正确,并确保输出层的神经元数目与类别数目相同或更小。
相关问题
RuntimeError: input.size(-1) must be equal to input_size. Expected 1, got 2
这个错误是由于输入的尺寸不匹配导致的。根据错误信息,它指出输入的维度(size)与期望的维度(input_size)不一致。
在这种情况下,输入的最后一个维度(-1)应该等于1,但实际上是2。你可以检查一下你的输入数据的维度是否正确,并确保最后一个维度的大小与期望的一致。如果你能提供更多的代码和上下文,我可以给出更具体的建议。
RuntimeError:cuDNN error:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR LSTM
根据您提供的引用内容,RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 是一个常见的错误,可能是由于多种原因引起的。其中一种可能是显存不足导致的。您可以先检查一下显存使用情况,确保显存足够。
另外,您还提到了关于Python RuntimeError: thread.__init__() not called 的解决方法。这个错误通常是由于没有正确调用thread.__init__()方法引起的。如果您遇到了这个错误,可以参考相关资料进行解决。
关于RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR LSTM 的问题,我需要更多的上下文信息才能给出具体的解决方法。请提供更多关于您的LSTM模型的信息,例如代码片段、模型配置等,以便我能够更好地帮助您解决问题。