C:\Users\Administrator\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:530: UserWarning: Using a target size (torch.Size([32])) that is different to the input size (torch.Size([32, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)

这个警告提示是因为你使用了不同形状的张量计算了均方误差损失（MSE loss）。一般来说，如果 `input` 和 `target` 张量的形状不同，PyTorch 会自动使用广播（broadcasting）机制来进行计算，但是这可能会导致你得到的损失结果不正确。

解决这个问题的方法是确保 `input` 和 `target` 张量的形状相同。你可以使用 `torch.squeeze()` 函数来去除 `input` 张量的最后一维，使其形状与 `target` 张量匹配。

例如，如果 `input` 张量的形状为 `(32, 1)`，你可以使用以下代码将其转换为 `(32,)`：

input = torch.squeeze(input, dim=1)

这样，你就可以确保 `input` 和 `target` 张量的形状相同，避免了计算 MSE loss 时的警告提示。

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D:\Anaconda\python.exe D:\py\text2.py (56, 29) D:\Anaconda\lib\site-packages\xarray\core\nanops.py:142: RuntimeWarning: Mean of empty slice return np.nanmean(a, axis=axis, dtype=dtype) D:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2691: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide c /= stddev[:, None] D:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2692: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide c /= stddev[None, :] D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([40])) that is different to the input size (torch.Size([40, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) Traceback (most recent call last): File "D:\py\text2.py", line 154, in <module> loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 489, in backward self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 199, in backward allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

根据你提供的信息，看起来是在运行一个 Python 脚本出现了一些错误。具体来说，有一个运行时警告和一个运行时错误。警告是在计算均值时出现了一个空切片，而错误是在使用 PyTorch 进行误差反向传播时发生的。根据错误消息，你的代码似乎期望一个 Float 类型的张量，但实际上得到了一个 Double 类型的张量。你可以检查代码中的张量类型，并确保它们与你期望的类型一致。另外，你也可以检查输入和目标张量的大小，确保它们具有相同的大小。

D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:4999: UserWarning: Support for mismatched key_padding_mask and attn_mask is deprecated. Use same type for both instead. warnings.warn(

这是一个 PyTorch 中的警告，意味着在使用注意力机制时，key_padding_mask 和 attn_mask 的类型不匹配，出现了不兼容的情况。这种情况已经被弃用了，现在需要使用相同类型的遮罩。如果您需要使用这两个遮罩，则需要确保它们具有相同的类型。如果您只需要其中一个，可以将另一个设置为 None。