TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not BaseModelOutputWithPooling
时间: 2024-02-11 21:08:11 浏览: 34
这个错误通常是因为你在使用 PyTorch 的交叉熵损失函数时,将一个 BaseModelOutputWithPooling 对象作为输入,而不是 Tensor。你需要将该对象转换为 Tensor,然后再传递给交叉熵损失函数。
你可以尝试使用该对象的 logits 属性来获取 Tensor,像这样:
```
from transformers import ViTModel, ViTConfig
import torch.nn.functional as F
config = ViTConfig.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
model = ViTModel(config)
# 获取模型输出
outputs = model(input_ids)
# 获取 logits
logits = outputs.logits
# 计算交叉熵损失
loss = F.cross_entropy(logits, targets)
```
这样应该可以解决该错误。如果你仍然遇到问题,请检查一下模型输出的类型,并确保输入的类型正确。
相关问题
TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple解决办法
这个错误是因为你在使用 `cross_entropy_loss()` 函数时,传入的输入参数应该是一个 Tensor,而你传入了一个元组。解决办法是确保将输入参数转换为 Tensor 类型。
如果你的输入数据是一个元组,你需要将其转换为 Tensor 类型。可以使用 `torch.tensor()` 函数来实现这一点。例如:
```python
import torch
input_tuple = (1, 2, 3) # 举例一个输入元组
input_tensor = torch.tensor(input_tuple) # 将元组转换为 Tensor
# 然后将 input_tensor 作为输入参数传递给 cross_entropy_loss() 函数
loss = cross_entropy_loss(input_tensor, target)
```
请注意,这只是一个示例,你需要将实际的输入数据和目标数据替换为你自己的变量。确保你的输入数据和目标数据都是 Tensor 类型。
希望能对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple
这个错误通常是因为你在使用交叉熵损失函数时,将一个元组传递给了输入参数,而不是一个张量。一种可能的解决方法是检查你的输入是否正确,确保你传递的是张量。另一种可能的解决方法是,如果你的输入确实是一个元组,那么你可以尝试使用torch.cat()函数来将它们连接成一个张量,然后再传递给交叉熵损失函数。例如:
```
import torch
# 假设你的 input 是一个元组,包含两个张量
t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
t2 = torch.tensor([4, 5, 6])
input_tuple = (t1, t2)
# 将元组中的张量连接成一个张量
input_tensor = torch.cat(input_tuple, dim=1)
# 然后将这个张量传递给交叉熵损失函数
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(input_tensor, target)
```
注意,这个示例仅适用于输入是一个元组的情况。如果你的输入本来就是一个张量,那么直接将其传递给交叉熵损失函数即可。