# 训练模型 model.prepare(loss_fn, optimizer) history = model.fit(train_loader, epochs=num_epochs, verbose=1) TypeError: 'loss' must be sub classes of `paddle.nn.Layer` or any callable function.
时间: 2023-12-18 09:02:33 浏览: 37
这个错误提示意味着您传递给 `model.prepare()` 方法的 `loss_fn` 参数类型不正确。`loss_fn` 应该是一个继承自 `paddle.nn.Layer` 的类或者任何可调用函数。请确保您传递给 `loss_fn` 的是正确的参数类型。
以下是一个示例,展示如何创建一个继承自 `paddle.nn.Layer` 的损失函数:
```python
import paddle
class MyLoss(paddle.nn.Layer):
def __init__(self):
super(MyLoss, self).__init__()
def forward(self, inputs, label):
loss = paddle.mean(paddle.abs(inputs - label))
return loss
```
您可以将上述损失函数传递给 `model.prepare()` 方法中的 `loss_fn` 参数:
```python
my_loss = MyLoss()
optimizer = paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters())
model.prepare(loss_fn=my_loss, optimizer=optimizer)
history = model.fit(train_loader, epochs=num_epochs, verbose=1)
```
希望这可以帮助您解决问题。
相关问题
loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=learning_rate, parameters=model.parameters()) model.prepare(loss_fn, optimizer) history = model.fit(train_loader, epochs=num_epochs, verbose=1) TypeError: 'loss' must be sub classes of `paddle.nn.Layer` or any callable function.
这个错误提示表明你使用了一个不合适的参数作为 `model.prepare()` 方法中的损失函数 `loss_fn`。
`nn.MSELoss()` 返回的是一个类(`nn.MSELoss`)的实例,而不是一个可调用函数。因此,你需要使用 `nn.MSELoss()` 的实例方法 `forward()` 来计算损失值,然后把它作为参数传递给 `model.prepare()` 方法。
你可以像下面这样修改代码:
```python
loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=learning_rate, parameters=model.parameters())
def loss_fn_wrapper(logits, labels):
loss = loss_fn(logits, labels)
return paddle.mean(loss)
model.prepare(loss_fn=loss_fn_wrapper, optimizer=optimizer)
history = model.fit(train_loader, epochs=num_epochs, verbose=1)
```
在这里,我们定义了一个新的函数 `loss_fn_wrapper`,它接受模型的输出 `logits` 和标签 `labels` 作为输入,并使用 `nn.MSELoss()` 计算损失值。然后,我们使用 `paddle.mean()` 函数来计算平均损失值,并将其作为包装函数的返回值。最后,我们将包装函数 `loss_fn_wrapper` 作为 `model.prepare()` 方法中的损失函数参数。
帮我找出下面代码的错误loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics = [tf.k optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) eras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels)) test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)
这段代码的错误在于第三行中的"tf.k",应该改为"tf.keras"。正确的是:
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
metrics = [tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()]
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics)
history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels))
test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)
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