报错 Cell In[22], line 22 outputs = model(inputs) ^ IndentationError: unexpected indent
时间: 2023-08-17 12:07:47 浏览: 46
这个错误是一个缩进错误,可能是由于代码的缩进不正确导致的。
根据你提供的错误信息,错误发生在 `outputs = model(inputs)` 这一行上。请检查该行代码以及其前面的代码,确保它们的缩进是一致的。
Python要求在相同的代码块中使用相同的缩进级别。请确保在模型调用语句以及之前的代码行之间没有额外的缩进。
以下是一个示例的正确缩进:
```python
for epoch in range(num_epochs):
data_iter = iter(data_loader) # 创建数据迭代器
for inputs, targets in data_iter:
inputs = inputs.squeeze(1) # 去除维度为1的维度
targets = targets.squeeze(1) # 去除维度为1的维度
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
请确保你的代码缩进正确,并且在循环、条件语句等代码块内部使用正确的缩进。如果仍然遇到问题,请提供详细的错误信息和相关代码段,以便我能够更好地帮助你解决问题。
相关问题
outputs, aux_outputs = model(inputs) ValueError: too many values to unpack (expected 2)
这个错误通常是因为模型的输出不符合预期。在这个例子中,模型的输出应该是一个元组,包含两个元素:主要输出和辅助输出。但是,输出的元素数量超过了预期的 2 个。
你可以检查模型的定义和输入以确保其正确性。另外,你可以尝试打印输出,以了解实际输出的结构。如果你仍然无法解决问题,可以提供更多代码和错误信息,以便更好地帮助你解决问题。
outputs = model(inputs) expected scalar type Double but found Float怎么办
这个错误通常是由于模型和输入数据类型不匹配导致的。你可以尝试将输入数据的类型转换为与模型期望的类型相同,例如:
```python
inputs = inputs.double() # 将输入数据类型转换为 double
outputs = model(inputs)
```
另外,你还可以尝试将模型的参数类型转换为与输入数据类型相同的类型,例如:
```python
model = model.double() # 将模型参数类型转换为 double
outputs = model(inputs)
```
如果以上两种方法都不行,你可以尝试将 PyTorch 的默认数据类型设置为 double,例如:
```python
torch.set_default_dtype(torch.double) # 将默认数据类型设置为 double
outputs = model(inputs)
```
其中任何一种方法都可能会解决这个问题。