nn.CrossEntropyLoss()(outputs, pngs)计算lossBoolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

这个错误通常表示你传入了错误的参数给 `nn.CrossEntropyLoss()` 函数。

`nn.CrossEntropyLoss()` 函数的第一个参数是模型的输出，第二个参数是正确的标签。在你的代码中， `outputs` 和 `pngs` 可能有不同的形状或数据类型，因此会发生错误。你需要确保这两个参数具有相同的形状和数据类型。

如果你还没有这样做的话，建议将 `outputs` 和 `pngs` 转换为正确的数据类型和形状，例如：

outputs = outputs.float()
pngs = pngs.long()

如果你的标签是 one-hot 编码的，你需要先将其转换为类别标签。可以使用 `torch.argmax()` 函数来获取每个样本的类别标签，例如：

pngs = torch.argmax(pngs, dim=1)

确保你的输出张量的最后一个维度是类别数量，否则你需要对 `outputs` 进行 `permute()` 操作，例如：

outputs = outputs.permute(0, 2, 3, 1)

最后，确保 `outputs` 和 `pngs` 具有相同的形状，例如：

assert outputs.shape[:-1] == pngs.shape, "Shapes of outputs and pngs do not match"

一旦你处理了这些问题，就应该能够成功计算损失。

相关问题

nn.CrossEntropyLoss(outputs, pngs)计算loss的时候出现了RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

这个错误通常出现在你的 `outputs` 和 `pngs` 的张量维度不匹配，或者其中一个张量的形状不正确。请检查你的张量形状是否正确，并且确保它们都是相同的形状。

此外，如果你的 `outputs` 是一个包含多个类别的概率分布，你需要将其转换为一个类别 ID 的张量，然后再将其传递给 `nn.CrossEntropyLoss()`。你可以使用 `torch.argmax()` 函数来获取每个概率分布的最大值所在的索引，例如：

# 假设你的 outputs 是一个大小为 [batch_size, num_classes] 的张量
outputs = model(inputs)
predicted_classes = torch.argmax(outputs, dim=1)

# 然后将 predicted_classes 传递给 nn.CrossEntropyLoss()
loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, predicted_classes)

如果你已经将 `outputs` 转换为类别 ID 的张量，但是仍然遇到此错误，请确保你的 `predicted_classes` 张量的形状正确，并且与 `pngs` 张量的形状相同。

nn.CrossEntropyLoss

在 PyTorch 中，`nn.CrossEntropyLoss` 是一个常用的损失函数，通常用于多分类问题中。该函数将 softmax 函数和负对数似然损失函数结合在一起，可以直接计算神经网络的输出和真实标签之间的交叉熵损失。

`nn.CrossEntropyLoss` 的输入包括两个部分：神经网络的输出和真实标签。其中，神经网络的输出是一个形状为 `(batch_size, num_classes)` 的张量，其中 `batch_size` 表示批次大小，`num_classes` 表示类别数；真实标签是一个长度为 `batch_size` 的一维张量，其中每个元素的取值范围为 `[0, num_classes-1]`。

使用 `nn.CrossEntropyLoss` 可以在训练过程中方便地计算损失值，并且该函数还可以自动进行反向传播求导。下面是一个简单的使用 `nn.CrossEntropyLoss` 的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义神经网络的输出和真实标签
outputs = torch.randn(10, 5)  # batch_size=10, num_classes=5
labels = torch.tensor([2, 4, 1, 0, 3, 2, 2, 1, 4, 0])

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失值
loss = criterion(outputs, labels)

# 打印损失值
print(loss.item())

在上面的示例中，`outputs` 的形状为 `(10, 5)`，表示有 10 个样本，每个样本有 5 个类别的输出得分。`labels` 是一个长度为 10 的一维张量，表示 10 个样本的真实标签。定义损失函数时，我们直接使用 `nn.CrossEntropyLoss()`，不需要额外设置参数。使用 `loss.item()` 可以得到一个标量，表示该批次样本的平均交叉熵损失。