weight tensor should be defined either for all 3 classes or no classes but got weight tensor of shape: [1 x 2] at C:/cb/pytorch_1000000000000/work/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:44

时间: 2024-01-24 17:02:34 浏览: 351
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pytorch 改变tensor尺寸的实现

这个错误通常是由于使用 `weight` 参数时出现的维度不匹配导致的。`weight` 参数应该是一个形状为 `[num_classes]` 的张量，其中 `num_classes` 是分类问题的类别数。在你的情况下，你提供的 `weight` 参数形状是 `[1, 2]`，这意味着你正在尝试为两个类别中的一个分配不同的权重。你需要将 `weight` 参数的形状更改为 `[2]`，并确保每个类别都有一个相应的权重值。
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基于tf.shape(tensor)和tensor.shape()的区别说明

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RuntimeError: weight tensor should be defined either for all or no classes

回答: RuntimeError: weight tensor should be defined either for all or no classes是由于在计算损失函数时，权重张量应该对所有类别进行定义，要么对所有类别进行定义，要么对没有类别进行定义。\[1\]解决办法是...

用代码实现：def nn_forward_pass(params: Dict[str, torch.Tensor], X: torch.Tensor): """ The first stage of our neural network implementation: Run the forward pass of the network to compute the hidden layer features and classification scores. The network architecture should be: FC layer -> ReLU (hidden) -> FC layer (scores) As a practice, we will NOT allow to use torch.relu and torch.nn ops just for this time (you can use it from A3). Inputs: - params: a dictionary of PyTorch Tensor that store the weights of a model. It should have following keys with shape W1: First layer weights; has shape (D, H) b1: First layer biases; has shape (H,) W2: Second layer weights; has shape (H, C) b2: Second layer biases; has shape (C,) - X: Input data of shape (N, D). Each X[i] is a training sample. Returns a tuple of: - scores: Tensor of shape (N, C) giving the classification scores for X - hidden: Tensor of shape (N, H) giving the hidden layer representation for each input value (after the ReLU). """

def nn_forward_pass(params: Dict[str, torch.Tensor], X: torch.Tensor): # extract the weights and biases from the dictionary W1 = params['W1'] b1 = params['b1'] W2 = params['W2'] b2 = params['b2']...

RuntimeError: For unbatched 2-D input, hx should also be 2-D but got 3-D tensor

因此，如果你的输入是一个2-D tensor，那么hidden state也应该是一个2-D tensor。如果你的hidden state是一个3-D tensor，那么它的第一个维度应该是batch size，第二个维度应该是num layers，第三个维度应该是hidden...

RuntimeError: 'lengths' argument should be a 1D CPU int64 tensor, but got 1D cuda:0 Long tensor

具体来说，它告诉你 lengths 参数应该是一个 1D CPU int64 tensor，但你传递了一个 1D 的 CUDA tensor。这可能是因为你在使用 PyTorch 时将模型或数据移动到了 GPU 上，但该函数期望在 CPU 上运行。 解决这个问题...

shape mismatch: value tensor of shape [3, 1] cannot be broadcast to indexing result of shape [3]

In this specific case, the error message is saying that a value tensor with shape [3, 1] (3 rows and 1 column) cannot be broadcast to an indexing result with shape [3] (3 elements). Broadcasting is a...

def forward(self, samples: NestedTensor): """ The forward expects a NestedTensor, which consists of: - samples.tensor: batched images, of shape [batch_size x 3 x H x W] - samples.mask: a binary mask of shape [batch_size x H x W], containing 1 on padded pixels It returns a dict with the following elements: - "pred_logits": the classification logits (including no-object) for all queries. Shape= [batch_size x num_queries x (num_classes + 1)] - "pred_boxes": The normalized boxes coordinates for all queries, represented as (center_x, center_y, height, width). These values are normalized in [0, 1], relative to the size of each individual image (disregarding possible padding). See PostProcess for information on how to retrieve the unnormalized bounding box. - "aux_outputs": Optional, only returned when auxilary losses are activated. It is a list of dictionnaries containing the two above keys for each decoder layer. """ if isinstance(samples, (list, torch.Tensor)): samples = nested_tensor_from_tensor_list(samples) features, pos = self.backbone(samples) src, mask = features[-1].decompose() assert mask is not None hs = self.transformer(self.input_proj(src), mask, self.query_embed.weight, pos[-1])[0] outputs_class = self.class_embed(hs) outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid() out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_coord[-1]} if self.aux_loss: out['aux_outputs'] = self._set_aux_loss(outputs_class, outputs_coord) return out

- samples.tensor：批次图像，形状为[batch_size x 3 x H x W] - samples.mask：形状为[batch_size x H x W]的二进制掩码，其中填充像素为1 返回的字典包含以下元素： - "pred_logits"：所有查询的分类logits...

这个函数RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [1, 17] at entry 0 and [1, 11] at entry遇到RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [1, 17] at entry 0 and [1, 11] at entry这个问题怎么解决

pad = torch.nn.functional.pad(tensor, [0, max_shape[1] - tensor.shape[1], 0, max_shape[0] - tensor.shape[0]]) padded_tensors.append(pad) # 将所有张量堆叠起来 stacked_tensor = torch.stack(padded_...

auto dispatch__transformer_encoder_layer_fwd = [](const at::Tensor & src, int64_t embed_dim, int64_t num_heads, const at::Tensor & qkv_weight, const at::Tensor & qkv_bias, const at::Tensor & proj_weight, const at::Tensor & proj_bias, bool use_gelu, bool norm_first, double eps, const at::Tensor & norm_weight_1, const at::Tensor & norm_bias_1, const at::Tensor & norm_weight_2, const at::Tensor & norm_bias_2, const at::Tensor & ffn_weight_1, const at::Tensor & ffn_bias_1, const at::Tensor & ffn_weight_2, const at::Tensor & ffn_bias_2, const c10::optional<at::Tensor> & mask, c10::optional<int64_t> mask_type) -> at::Tensor { pybind11::gil_scoped_release no_gil; return at::_transformer_encoder_layer_fwd(src, embed_dim, num_heads, qkv_weight, qkv_bias, proj_weight, proj_bias, use_gelu, norm_first, eps, norm_weight_1, norm_bias_1, norm_weight_2, norm_bias_2, ffn_weight_1, ffn_bias_1, ffn_weight_2, ffn_bias_2, mask, mask_type); }; return wrap(dispatch__transformer_encoder_layer_fwd(_r.tensor(0), _r.toInt64(1), _r.toInt64(2), _r.tensor(3), _r.tensor(4), _r.tensor(5), _r.tensor(6), _r.toBool(7), _r.toBool(8), _r.toDouble(9), _r.tensor(10), _r.tensor(11), _r.tensor(12), _r.tensor(13), _r.tensor(14), _r.tensor(15), _r.tensor(16), _r.tensor(17), _r.optionalTensor(18), _r.toInt64Optional(19)));Capture list

这段代码看起来是一个函数调用的代码片段，它使用了++的lambda表达式了一个函数，并将其赋值给名为dispatch__transformer_encoder_layer_fwd的变量。 这个函数接受多个参数，包括输入张量src，嵌入维度embed_...

TypeError: Input tensor should be a torch tensor. Got <class 'PIL.Image.Image'>.

This error message indicates that the input to a PyTorch function or model should be a tensor, but instead it received a PIL Image object. To fix this error, you need to convert the PIL Image object ...

RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same or input should be a MKLDNN tensor and weight is a dense tensor

这个错误提示是由于你的模型输入类型（torch.FloatTensor）和权重类型（torch.cuda.FloatTensor）不匹配，或者输入是MKLDNN张量，而权重是密集张量。你可以尝试使用.to(device)方法将模型和输入数据都移动到相同的...

TypeError: conv2d() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, Parameter, NoneType, tuple, tuple, tuple, int), but expected one of: * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, tuple of ints padding, tuple of ints d

根据错误提示，它期望的参数组合应该是 (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, tuple of ints padding, tuple of ints dilation, int groups)，而你传递的参数组合不符合这个规则。...

class srmLinearFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, inputs: Tensor, weight: Tensor, bn_weight: Tensor, bn_bias: Tensor, eps: Tensor, v_th: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, epsw: Tensor, epst: Tensor, ) -> Tensor: if bn_weight is not None: x, normx, varx = BN1dForward(weight.t(), bn_weight, bn_bias, eps) else: x = weight.t() normx = varx = bn_weight = bn_bias = eps x = inputs.matmul(x) spikes, delta_ut, delta_u = srmNeuronFunc.forward(x, taum, taus, e_taug, v_th) ctx.save_for_backward( inputs, weight, bn_weight, bn_bias, normx, varx, eps, spikes, delta_ut, delta_u, epsw, epst, ) # print('linear', spikes.sum()) return spikes @staticmethod def backward(ctx, grad_out: Tensor) -> List[Optional[Tensor]]: inputs, weight, bn_weight, bn_bias, normx, varx, eps, spikes, delta_ut, delta_u, epsw, epst, = ctx.saved_tensors grad_w, grad_t = srmNeuronFunc.backward(grad_out, delta_ut, delta_u, spikes, epsw, epst) # grad_w: b t dout, weight: dout din, inputs: b t din grad_w = grad_w.transpose(1, 2).matmul(inputs).sum(dim=0) if eps.shape != bn_weight.shape or eps != bn_weight: grad_w, grad_bnw, grad_bnb = BN1dBackward(grad_w.t(), normx, varx, eps, bn_weight) grad_w = grad_w.t() x = (normx * bn_weight + bn_bias).t() else: grad_bnw = None grad_bnb = None x = weight grad_t = torch.matmul(grad_t, x) return grad_t * 0.85, grad_w, grad_bnw, grad_bnb, None, None, None, None, None, None, None

这是一个使用 PyTorch 实现的线性函数，其中包含了一些参数和激活函数。在前向传播过程中，它通过输入和权重计算出输出，然后使用 SRM 神经元激活函数将输出转换为脉冲信号。在反向传播过程中，它根据输出脉冲和一些...

output = net(x)报错 TypeError: conv2d() received an invalid combination of arguments - got (PngImageFile, Parameter, Parameter, tuple, tuple, tuple, int), but expected one of: * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, tuple of ints padding, tuple of ints dilation, int groups)怎么解决

这个错误提示与你之前遇到的问题相同，是因为你传递的输入数据是一个PngImageFile类型的对象，而conv2d函数需要的是一个Tensor类型的输入。 你可以将PngImageFile对象转换为Tensor类型的数据，然后再作为输入传递给...

stack expects each tensor to be equal size, but got [1, 3, 64] at entry 0 and [1, 3, 142] at entry 1

This error message indicates that there are two tensors being stacked together using the torch.stack() function, but they have different sizes along one of their dimensions. Specifically, the ...

: stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 128, 164] at entry 0 and [3, 128, 128] at entry 1

To fix this error, you need to ensure that all tensors have the same shape before concatenating or stacking them. You can either resize the tensors to have the same shape or use padding to ensure that...
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