import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.rnn(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out input_size = 1 hidden_size = 32 output_size = 1 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv') congestion_index = df['idx'].values congestion_index_tensor= torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32) print(congestion_index_tensor) for epoch in range(100): outputs = model(congestion_index_tensor) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()为什么会说张量维度不匹配，应该如何修改

从你的代码中可以看出，"labels"这个变量没有被定义或赋值。因此，当你调用`criterion(outputs, labels)`时会出现维度不匹配的错误。

为了解决这个问题，你需要指定一个标签张量来计算损失。你可以从你的CSV文件中提取标签数据，并将其转换为张量。例如，如果你的标签数据存储在名为“labels”的列中，则可以使用以下代码将其转换为张量：

labels = df['labels'].values
labels_tensor = torch.tensor(labels, dtype=torch.float32)

然后，你可以在训练循环中使用这个标签张量来计算损失：

for epoch in range(100):
    outputs = model(congestion_index_tensor)
    loss = criterion(outputs, labels_tensor)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

这样就可以解决维度不匹配的错误了。请注意，如果你的标签张量的维度和模型输出的维度不匹配，你仍然会遇到类似的错误。在这种情况下，你需要确保标签张量的形状与模型输出的形状匹配。

相关问题

import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd

你好！这段代码看起来是在导入 PyTorch 和 NumPy 库，以及一些需要使用的模块。其中：

- `import torch` 导入 PyTorch 库
- `import torch.nn as nn` 导入 PyTorch 中的神经网络模块
- `import numpy as np` 导入 NumPy 库，并将其命名为 np
- `from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset` 导入 PyTorch 的数据加载器和数据集类型
- `import pandas as pd` 导入 Pandas 库，并将其命名为 pd

这里的代码仅仅是导入了需要使用的模块，没有具体的功能实现。如果您有任何其他问题，请随时提出。

解释一下代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.utils.data.dataloader as Loader import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.op

这段代码是在Python中导入一些常用的机器学习和深度学习的库，其中包括：

1. matplotlib.pyplot：用于绘制数据可视化图表的库。
2. numpy：用于数值计算的库。
3. torch：PyTorch深度学习框架的主要库。
4. torch.utils.data.dataloader：用于数据加载和预处理的库。
5. torchvision：PyTorch的图像处理库。
6. torchvision.transforms：用于对图像进行转换和预处理的库。
7. torch.nn：PyTorch的神经网络模块库。
8. torch.nn.functional：PyTorch的神经网络函数库。
9. torch.optim：PyTorch的优化器库。

通过导入这些库，我们可以在Python中方便地进行深度学习的模型构建和数据处理。