Using a target size (torch.Size([100])) that is different to the input size (torch.Size([100, 1])) is deprecated. Please ensure they have the same size.怎么解决

这个警告的意思是目标张量的形状与模型的输出张量形状不匹配，建议将目标张量的形状也变成二维的，即 `(100, 1)`。

可以在创建随机数据时就将 `Y` 的形状改为 `(100, 1)`：

# 创建随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)
Y = np.zeros((100, 1))
Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1

# 转换数据为Tensor类型
X = torch.tensor(X).float()
Y = torch.tensor(Y).float()

这样就不会出现警告了。

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Using a target size (torch.Size([436])) that is different to the input size (torch.Size([436, 1]))

这个错误通常出现在使用 PyTorch 进行模型训练或推理时，输出的尺寸与目标尺寸不匹配。在你的情况下，模型的输出尺寸为 torch.Size([436, 1])，而你的目标尺寸为 torch.Size([436])。这意味着你的模型输出的是一个 436 行、1列的矩阵，而你的目标是一个长度为 436 的一维张量。为了解决这个问题，你需要将目标张量重新调整为与模型输出相同的形状，可以使用 PyTorch 中的 .squeeze() 方法去掉目标张量中的维度为 1 的维度，或者使用 .unsqueeze() 方法在模型输出中添加一个维度。

Using a target size (torch.Size([200, 1])) that is different to the input size (torch.Size([200])) is deprecated.

这是一个 PyTorch 的警告信息，意思是目标大小（target size）与输入大小（input size）不一致，这种用法已经不被推荐使用了。

在 PyTorch 中，很多函数都要求输入张量和目标张量的大小一致。例如，如果你想要对一个大小为 `[batch_size, feature_dim]` 的输入张量进行分类，那么你需要将目标张量设置为大小为 `[batch_size, 1]` 的张量，其中每个元素代表对应输入张量的类别。

如果你在使用 PyTorch 的交叉熵损失函数 `nn.CrossEntropyLoss()` 时得到了类似的警告信息，那么可以尝试将目标张量的大小改为 `[batch_size]`，这样就可以避免这个警告信息了。例如：

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 假设 input 是大小为 [batch_size, feature_dim] 的张量
# target 是大小为 [batch_size] 的张量，每个元素代表对应 input 张量的类别
output = model(input)
loss = loss_fn(output, target)

如果你确信你的代码逻辑是正确的，可以将这个警告信息屏蔽掉，方法是在代码开头添加以下两行：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

不过，建议在调试代码时不要屏蔽这个警告信息，以免隐藏潜在的问题。