RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Float'
时间: 2023-10-08 12:14:34 浏览: 75
这个错误通常是由于PyTorch版本不兼容或CUDA版本不匹配引起的。建议尝试以下方法解决问题:
1. 检查PyTorch版本是否正确。建议升级到最新版本。
2. 检查CUDA版本是否正确。建议与PyTorch版本匹配的CUDA版本。
3. 如果您使用的是conda虚拟环境,则请确保所有依赖项都已正确安装。
4. 如果您使用的是GPU,请确保CUDA驱动程序已正确安装。
5. 尝试在CPU上运行代码,以确定是否存在CUDA相关问题。
如果以上方法都无法解决问题,可以尝试在PyTorch论坛或GitHub上提交问题报告,以获取更多帮助。
相关问题
RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'
这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。在 PyTorch 中,`nll_loss` 函数的输入参数通常是浮点数类型的张量,而不是整数类型的张量。
你可以尝试将输入张量转换为浮点数类型,例如使用 `.float()` 方法将整数类型的张量转换为浮点数类型的张量:
```python
import torch
# 创建一个整数类型的张量
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int)
# 将整数类型的张量转换为浮点数类型的张量
x = x.float()
# 使用 nll_loss 函数对张量进行计算
loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...)
```
如果你仍然遇到问题,请提供更多的上下文和代码,以便更好地帮助你解决问题。
RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'int'
这个错误通常出现在使用 PyTorch 进行训练时,损失函数的输入数据类型不正确。
`nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index` 是 PyTorch 中计算负对数似然损失的函数,它要求输入的标签数据类型为 LongTensor 类型,而你的输入数据类型是 int 类型,所以会报错。
解决方法是将标签数据类型转换为 LongTensor 类型,可以使用 `label = label.long()` 将标签转换成 LongTensor 类型。