D:\py\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1, 50, 1])) that is different to the input size (torch.Size([50, 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)

这个警告提示你的目标张量的形状与模型输出张量的形状不匹配，可能会导致错误的结果。具体来说，你的目标张量的形状是`(1, 50, 1)`，而模型的输出张量的形状是`(50, 1)`，这两个张量的形状不同，无法直接进行元素级的计算。

为了解决这个问题，你需要确保目标张量的形状与模型输出张量的形状相同。如果你的目标张量是一个一维张量，你可以将其reshape为一个形状为`(batch_size, 1, 1)`的三维张量，其中batch_size表示你的模型一次输入的样本数。如果你的目标张量是一个二维张量，你可以将其reshape为一个形状为`(batch_size, num_classes, 1)`的三维张量，其中num_classes表示分类问题中的类别数。

例如，以下代码演示了如何将一个形状为`(50, 1)`的张量x和一个形状为`(50,)`的目标张量y进行均方误差损失计算，并避免出现警告：

import torch

# 创建一个形状为(50, 1)的张量和一个形状为(50,)的目标张量
x = torch.randn(50, 1)
y = torch.randn(50)

# 将目标张量reshape为一个形状为(50, 1, 1)的三维张量
y = y.view(50, 1, 1)

# 计算均方误差损失
loss = torch.nn.functional.mse_loss(x, y)

print(loss)

在这个例子中，我们首先使用torch.randn函数创建一个形状为`(50, 1)`的张量x和一个形状为`(50,)`的目标张量y。然后，使用view方法将目标张量y转换为一个形状为`(50, 1, 1)`的三维张量。最后，使用torch.nn.functional.mse_loss函数计算x和y之间的均方误差损失。由于目标张量的形状已经与模型输出张量的形状相同，因此不会出现警告。