nll_loss_nd(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not builtin_function_or_method

您遇到的问题是关于使用函数nll_loss_nd()的参数输入错误。根据错误提示，函数要求参数'input'必须是一个Tensor对象，而您传递给它的是一个builtin_function_or_method对象。这意味着您传递给函数的参数类型不正确。

要解决这个问题，您需要确保将正确的Tensor对象传递给nll_loss_nd()函数的'input'参数。请检查您的代码，并确认您在调用该函数时传递了正确的参数类型。您可能需要查看文档或示例代码，以确保正确使用该函数。如果问题仍然存在，请提供更多的代码细节，以便我可以帮助您进一步解决问题。

相关问题

TypeError: nll_loss_nd(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

This error occurs because the input argument to the function nll_loss_nd() should be a Tensor object, but instead, it is a numpy array. To fix this error, you can convert the numpy array to a Tensor object using the torch.Tensor() method before passing it to the nll_loss_nd() function. For example:

import torch
import numpy as np

# create a numpy array
arr = np.array([[0.1, 0.2, 0.7], [0.3, 0.5, 0.2]])

# convert numpy array to a Tensor object
input_tensor = torch.Tensor(arr)

# call the nll_loss_nd() function with the Tensor object as input
loss = torch.nn.functional.nll_loss_nd(input_tensor, target_tensor)

In this example, we use the torch.Tensor() method to convert the numpy array 'arr' to a Tensor object 'input_tensor' before passing it to the nll_loss_nd() function.

when checking argument for argument weight in method wrapper__nll_loss2d_for

在检查method wrapper__nll_loss2d_for中的参数权重时，需要注意一些重要的因素。首先，需要明确这个方法是用来计算二维的负对数似然损失值的，这个值可以用于训练深度学习模型。因此，在检查参数时，需要确保方法能够正确地计算这个值，以便模型能够正常地进行训练。

其次，需要检查传递给这个方法的参数是否符合要求。这些参数包括input，target以及weight。input参数通常是一个张量，包含模型的预测值；target参数是一个张量，包含实际的类标签；而weight参数则用于指定每个类别的权重。因此，在检查这些参数时，需要确保它们的形状和类型是正确的，并且满足方法的要求。

最后，需要注意一些特殊情况，例如当weight参数为空时，可能会发生除以零的错误。因此，在检查参数权重时，需要对这些特殊情况进行一些预处理，以避免出现错误。

总的来说，在检查参数权重时，需要综合考虑方法的功能、参数的类型、形状以及特殊情况等因素，以确保方法能够正常地计算负对数似然损失值，并用于训练深度学习模型。