nn.CrossEntropyLoss RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

当你遇到 `RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous` 这样的错误，通常是因为你在试图使用 `nn.CrossEntropyLoss` 计算损失时，传入了一个包含布尔值的张量（Tensor），而不是期望的目标标签。CrossEntropyLoss 需要的是实际的类别标签（通常是整数或者长整型），表示每个样本属于每个类别的概率分布或者是每个类别的独热编码。

这个错误提示说明张量有多个值，这意味着它不是一个明确的真（True）或假（False），而是包含了多个可能的结果。这在计算交叉熵时是不允许的，因为我们需要每个样本对应一个正确的类标签来进行计算。

为了修复这个问题，你需要检查 `y` 参数，确保它是正确的类别索引或独热向量。如果是多分类问题，`y` 应该是一个长度等于批次大小的一维 Long 类型张量，每元素代表一个样本的真实类别；如果是二分类问题，则可以是一个单维度的 Binary Tensor。

如果 `y` 是一些额外的标记，比如掩码或者其他布尔属性，你需要将其处理成合适的格式再传给 `nn.CrossEntropyLoss`。

相关问题

nn.CrossEntropyLoss(pr, tr)出现RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

这个错误通常是由于标签（tr）的形状不正确或包含非布尔值的原因。

首先，请确保标签（tr）的形状是 [batch_size]，其中 batch_size 是批量大小。如果标签是一个二维张量，例如 [batch_size, num_classes]，则需要将其转换为一维张量。可以使用 torch.argmax() 函数找到每个示例的最大值，然后将其转换为一维张量。

另外，请确保标签（tr）中的值是整数，而不是布尔值。如果标签是布尔值，则会出现这个错误。可以使用 torch.long() 函数将标签转换为整数类型。

例如：

pr = torch.randn(3, 5)
tr = torch.tensor([1, 3, 2])
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# ensure the shape of tr is [batch_size]
assert tr.shape == (3,)

# ensure the values in tr are integers
assert tr.dtype == torch.int64

loss = criterion(pr, tr)

如果上述步骤都没有解决问题，则可能需要检查模型输出（pr）的形状是否正确，以及是否存在无效值。

nn.CrossEntropyLoss(outputs, pngs)计算loss的时候出现了RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

这个错误通常出现在你的 `outputs` 和 `pngs` 的张量维度不匹配，或者其中一个张量的形状不正确。请检查你的张量形状是否正确，并且确保它们都是相同的形状。

此外，如果你的 `outputs` 是一个包含多个类别的概率分布，你需要将其转换为一个类别 ID 的张量，然后再将其传递给 `nn.CrossEntropyLoss()`。你可以使用 `torch.argmax()` 函数来获取每个概率分布的最大值所在的索引，例如：

# 假设你的 outputs 是一个大小为 [batch_size, num_classes] 的张量
outputs = model(inputs)
predicted_classes = torch.argmax(outputs, dim=1)

# 然后将 predicted_classes 传递给 nn.CrossEntropyLoss()
loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, predicted_classes)

如果你已经将 `outputs` 转换为类别 ID 的张量，但是仍然遇到此错误，请确保你的 `predicted_classes` 张量的形状正确，并且与 `pngs` 张量的形状相同。