(pytorch) sdy@swai:~/hw/pop2/CNN$ /home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/loss.py:520: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1, 384, 320])) that is different to the input size (torch.Size([384, 320])). 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)

这个警告信息表明你正在使用 PyTorch 中的均方误差损失函数 `F.mse_loss`，但输入和目标的大小不一致。这可能导致广播（broadcasting）操作，从而产生不正确的结果。建议确保输入和目标具有相同的大小。

根据警告信息，输入的大小为 `torch.Size([384, 320])`，而目标的大小为 `torch.Size([1, 384, 320])`。可以看到目标的第一个维度是1，而输入没有这个额外的维度。这可能是导致警告的原因。

为了解决这个问题，你可以调整目标的形状，使其与输入具有相同的形状。可以使用 `torch.squeeze()` 函数来去除目标张量中的尺寸为1的维度，或者使用 `torch.unsqueeze()` 函数在输入张量中添加一个尺寸为1的维度。

例如，如果你想要将目标形状调整为与输入相同的形状，可以使用以下代码：

target = target.squeeze()

或者使用以下代码：

target = target.unsqueeze(0)

请根据你的需求选择适当的方法，并确保输入和目标具有相同的形状，以避免广播操作导致的不正确结果。

相关问题

return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/sdy/hw/pop2/CNN/CNNmodel.py", line 33, in forward x = self.conv2(x) File "/home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/container.py", line 141, in forward input = module(input) File "/home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 446, in forward return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias) File "/home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 443, in _conv_forward self.padding, self.dilation, self.groups) RuntimeError: [enforce fail at CPUAllocator.cpp:68] . DefaultCPUAllocator: can't allocate memory: you tried to allocate 21469593600 bytes. Error code 12 (Cannot allocate memory)

这个错误是由于无法分配足够的内存导致的。你尝试分配的内存大小为 21469593600 字节，但系统无法满足这个请求。

解决这个问题的方法之一是减少模型或输入数据的大小，以减少内存需求。你可以尝试使用更小的模型或缩小输入数据的尺寸。

另外，你也可以检查系统上的可用内存情况。可能是因为系统内存不足，无法满足所需的内存分配请求。在这种情况下，你可以尝试释放一些不必要的内存或重启系统来释放内存。

如果你正在使用 GPU，还可以尝试增加 GPU 的显存限制。可以使用 `torch.cuda.set_per_process_memory_fraction()` 函数来设置每个进程使用的 GPU 显存比例，以确保不会超出可用显存。

总之，你需要减少内存需求或增加可用内存来解决这个问题。

>>> import torchvision Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/opt/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.9/site-packages/torchvision/__init__.py", line 7, in <module> from torchvision import datasets File "/opt/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.9/site-packages/torchvision/datasets/__init__.py", line 1, in <module> from .lsun import LSUN, LSUNClass File "/opt/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.9/site-packages/torchvision/datasets/lsun.py", line 2, in <module> from PIL import Image File "/opt/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.9/site-packages/PIL/Image.py", line 100, in <module> from . import _imaging as core ImportError: dlopen(/opt/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.9/site-packages/PIL/_imaging.cpython-39-darwin.so, 2): Library not loaded: @rpath/libjpeg.9.dylib Referenced from: /opt/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.9/site-packages/PIL/_imaging.cpython-39-darwin.so Reason: Incompatible library version: _imaging.cpython-39-darwin.so requires version 15.0.0 or later, but libjpeg.9.dylib provides version 12.0.0 >>>

这是一个ImportError，它指出在导入torchvision时发生了错误。错误的原因是PIL库中的_imaging模块无法加载所需的libjpeg库。这可能是因为您的libjpeg版本太低而无法满足要求。您可以尝试升级libjpeg库，或者升级Pillow库（Pillow是PIL的一个分支，提供了对更多图像格式的支持）。