F.binary_cross_entropy报错

当你遇到 `F.binary_cross_entropy` 报错时，通常是因为参数的类型不正确或者参数的形状不匹配。`F.binary_cross_entropy` 是用于计算二分类问题中的交叉熵损失函数的函数。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你的输入数据和标签数据的类型正确。`F.binary_cross_entropy` 函数需要输入的数据类型为浮点数类型（float），并且数据范围应该在0到1之间。如果你的数据不符合这些要求，你可以使用 `torch.tensor` 将其转换为正确的类型和范围。

2. 检查输入数据和标签数据的形状是否匹配。`F.binary_cross_entropy` 函数需要输入的数据形状为 (N, *)，其中 N 是样本数量，* 表示任意维度。标签数据的形状应该与输入数据的形状相同。

3. 确保你的模型输出的概率值已经经过 sigmoid 函数处理。`F.binary_cross_entropy` 函数需要输入的概率值是经过 sigmoid 函数处理后的结果，以确保在0到1之间。

4. 如果上述步骤都没有解决问题，你可以尝试检查其他相关参数，例如权重、忽略索引等。

如果你能提供更多关于错误信息、代码示例以及你正在解决的具体问题的信息，我可以提供更具体的帮助。

相关问题

File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 41, in loss_function recon_loss = dgl.losses.binary_cross_entropy(output, adj) # 重构误差 报错：AttributeError: module 'dgl' has no attribute 'losses'

根据错误提示，`dgl`模块中似乎没有名为`losses`的属性，因此无法使用`dgl.losses.binary_cross_entropy`方法。

如果您想使用DGL提供的二元交叉熵损失函数，可以使用`torch.nn.BCEWithLogitsLoss`类，该类已经包含在PyTorch中。

下面是一个使用`torch.nn.BCEWithLogitsLoss`类计算二元交叉熵损失的示例代码：

import torch
import dgl
import numpy as np

with open('graph.bin', 'rb') as f:
    graph_data = np.load(f, allow_pickle=True)

graph = dgl.graph((graph_data['edge_index'][0], graph_data['edge_index'][1]))
adj = (graph_data['adjacency_matrix'] != 0).astype(np.float32)

model = MyModel()
output = model(graph)

criterion = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
recon_loss = criterion(output.view(-1), torch.from_numpy(adj).view(-1))

在上述示例代码中，我们使用`torch.nn.BCEWithLogitsLoss`类计算二元交叉熵损失，并将输出`output`和邻接矩阵`adj`转换为一维向量进行计算。

需要注意的是，如果您的DGL版本较老，可能没有提供`dgl.losses`模块。如果需要使用DGL提供的损失函数，可以尝试升级DGL到最新版本。

D_loss_real0 = binary_crossentropy_with_label_smoothing(logits=D_logit_real, labels=tf.ones_like(D_logit_real))为什么会出现报错TypeError: got an unexpected keyword argument 'logits'

这个报错可能是因为在使用binary_crossentropy_with_label_smoothing函数时，该函数不支持名为"logits"的参数。可能是由于该函数的版本不同或者参数命名有所变化所导致的。您可以查看函数的文档或者修改参数名来解决这个问题。