loss, outputs,features,pen = model(imgs, targets, da=True, IRM=True, dummy_w=scale) mask = domain_labels[:,0] == 1#降维度,(保留第一维度的所有元素,并只保留第二维度的第一列。) mask = ~mask domain_labels = domain
时间: 2024-04-07 16:30:34 浏览: 17
labels[mask] loss_domain = criterion_domain(domain_outputs, domain_labels) loss += loss_domain optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()在上述代码中,loss是什么?
相关问题
outputs = model(inputs) expected scalar type Double but found Float怎么办
这个错误通常是由于模型和输入数据类型不匹配导致的。你可以尝试将输入数据的类型转换为与模型期望的类型相同,例如:
```python
inputs = inputs.double() # 将输入数据类型转换为 double
outputs = model(inputs)
```
另外,你还可以尝试将模型的参数类型转换为与输入数据类型相同的类型,例如:
```python
model = model.double() # 将模型参数类型转换为 double
outputs = model(inputs)
```
如果以上两种方法都不行,你可以尝试将 PyTorch 的默认数据类型设置为 double,例如:
```python
torch.set_default_dtype(torch.double) # 将默认数据类型设置为 double
outputs = model(inputs)
```
其中任何一种方法都可能会解决这个问题。
outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) _, preds = torch.max(outputs, 1)
这段代码看起来没有问题,但是如果你得到了 `local variable 'outputs' referenced before assignment` 的错误,那么可能是因为你在这段代码之前没有定义 `inputs` 和 `labels` 变量。请确保你在使用这些变量之前,已经为它们分配了正确的值。另外,你也需要确保 `model` 和 `criterion` 已经被正确地定义和初始化。如果你还有其他问题,可以提供更多的代码细节,我会尽力帮你解决。