RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported是什么意思
时间: 2023-05-30 10:01:43 浏览: 1783
这个错误通常出现在PyTorch中,意思是期望一个0D或1D的目标张量,不支持多目标。这通常是由于你在使用某些函数时传递了多个目标,而这些函数只能处理单个目标。例如,使用CrossEntropyLoss函数时,只能传递单个目标张量。解决方法是将多个目标合并为一个张量,或者使用适合多目标的函数。
相关问题
RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported
这个错误通常出现在模型训练过程中,它表示模型期望的是一个一维张量(即一个标签),而不是一个多维张量(即多个标签)。这通常发生在模型输出的形状和目标标签的形状不匹配的情况下。你可以通过检查模型输出的形状和目标标签的形状来解决这个问题,并确保它们是相同的。如果你正在使用 PyTorch,则可以使用 `squeeze` 函数将多维张量转换为一维张量。例如,如果你的目标标签是一个二维张量,你可以使用以下代码将其转换为一维张量:
```
target = target.squeeze()
```
如果你正在使用其他深度学习库,也可以查阅相关文档了解如何将多维张量转换为一维张量。
RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15
这个错误通常表示在使用 PyTorch 的 ClassNLLCriterion 损失函数时,输入的目标值不符合要求。ClassNLLCriterion 要求目标值是一个 LongTensor 类型且每个元素的值必须是 0 到类别数-1 之间的整数。
你可以检查一下你的目标值是否满足要求,并且确保你的模型输出的形状与目标值的形状匹配。如果你仍然无法解决问题,可以尝试使用 PyTorch 的 CrossEntropyLoss 损失函数代替 ClassNLLCriterion。CrossEntropyLoss 将自动执行 softmax 操作并计算交叉熵损失。