Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Lenovo\Desktop\DZY\DZY\CNN_mnist_yuanshi.py", line 177, in <module> train_loop(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer, t, schedular) File "C:\Users\Lenovo\Desktop\DZY\DZY\CNN_mnist_yuanshi.py", line 114, in train_loop loss = loss_fn(outputs, y) File "D:\Program Files (x86)\py38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\Program Files (x86)\py38\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1174, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "D:\Program Files (x86)\py38\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3029, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'target' (position 2) must be Tensor, not tuple Process finished with exit code 1
时间: 2023-07-21 20:04:54 浏览: 81
这个错误是由于在调用`F.cross_entropy`函数时,传入的`target`参数是一个元组而不是一个张量。`F.cross_entropy`函数的`target`参数应该是一个包含目标类别的张量,而不是一个元组。
请检查你的代码,确保在调用`F.cross_entropy`函数时,传入的`target`参数是一个张量。如果`target`是一个元组,你可以使用`torch.Tensor`或`torch.tensor`将其转换为张量。
例如,如果`target`是一个长度为`n`的元组,你可以使用以下代码将其转换为张量:
```python
target = torch.tensor(target)
```
然后,将转换后的`target`张量传递给`F.cross_entropy`函数。这样应该可以解决这个错误。
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Traceback ( most recent call last ) :File " C:/python/kfc.py " , line 8
Traceback (most recent call last): File "C:/python/kfc.py", line 8
这是Python中的错误追踪信息,通常在程序出现错误时会显示。它告诉我们在哪个文件的哪一行出现了错误。
具体来说,"Traceback (most recent call last)" 表示错误追踪的开始,它告诉我们下面的信息是最近一次调用的错误。
"File "C:/python/kfc.py", line 8" 表示错误发生在文件 "C:/python/kfc.py" 的第8行。
如果你想解决这个错误,可以打开 "C:/python/kfc.py" 文件,并检查第8行的代码,看看是否有语法错误或逻辑错误。
Traceback (most recent call last): File C:\Users\小杨\Desktop\Yang\Yang\lstm.py, line 78, in <module>
这是一个Python中的错误追踪信息,称为Traceback。它会显示在程序运行过程中发生错误的位置和原因。在你提供的例子中,错误发生在文件"C:\Users\小杨\Desktop\Yang\Yang\lstm.py"的第78行。
Traceback信息通常包括以下几个部分:
1. 错误类型:指示错误的类型,例如NameError、TypeError等。
2. 错误位置:指示错误发生的文件和行号。
3. 错误原因:提供了导致错误的具体原因。
要解决这个问题,你可以检查lstm.py文件的第78行,并查看是否有语法错误、变量未定义或其他可能导致错误的问题。