D:\minicinda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([32])) that is different to the input size (torch.Size([512, 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)
时间: 2023-06-12 14:02:51 浏览: 84
这个警告是因为你在使用 PyTorch 的 MSE Loss 时,输入的大小与目标的大小不匹配,导致 PyTorch 自动进行了广播,可能会造成错误的结果。请确保输入和目标的大小相同。你可以使用 `torch.reshape()` 或 `torch.squeeze()` 等函数调整输入和目标的大小,使它们匹配。另外,你也可以将 `reduction` 参数设置为 `'mean'` 或 `'sum'` 来避免该警告。
相关问题
E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([30, 3])) that is different to the input size (torch.Size([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)
这个错误是因为你传递给`F.mse_loss()`函数的输入张量和目标张量的形状不匹配。具体来说,输入张量的形状是`[1]`,而目标张量的形状是`[30, 3]`。这意味着你正在尝试将一个形状为`[1]`的张量广播到一个形状为`[30, 3]`的张量上进行计算,这通常会导致不正确的结果。
要解决这个问题,你需要确保输入张量和目标张量具有相同的形状。如果你的目标是计算整个批次的损失,那么你需要将输入张量和目标张量都调整为形状为`[batch_size, num_classes]`的张量,其中`batch_size`是批次大小,`num_classes`是类别数量。如果你只想计算单个样本的损失,那么你需要确保输入张量和目标张量都是形状为`[1, num_classes]`的张量。
例如,如果你的目标是计算整个批次的损失,你可以使用以下代码:
```
batch_size = 30
num_classes = 3
# 假设你的输入张量为input,形状为[batch_size, input_size]
# 假设你的目标张量为target,形状为[batch_size, num_classes]
loss = F.mse_loss(input, target)
```
如果你只想计算单个样本的损失,你可以使用以下代码:
```
num_classes = 3
# 假设你的输入张量为input,形状为[1, input_size]
# 假设你的目标张量为target,形状为[1, num_classes]
loss = F.mse_loss(input.squeeze(), target.squeeze())
```
其中,`squeeze()`函数用于删除张量中维度大小为1的维度。
D:\py\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1, 50, 1])) that is different to the input size (torch.Size([50, 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)
这个警告提示你的目标张量的形状与模型输出张量的形状不匹配,可能会导致错误的结果。具体来说,你的目标张量的形状是`(1, 50, 1)`,而模型的输出张量的形状是`(50, 1)`,这两个张量的形状不同,无法直接进行元素级的计算。
为了解决这个问题,你需要确保目标张量的形状与模型输出张量的形状相同。如果你的目标张量是一个一维张量,你可以将其reshape为一个形状为`(batch_size, 1, 1)`的三维张量,其中batch_size表示你的模型一次输入的样本数。如果你的目标张量是一个二维张量,你可以将其reshape为一个形状为`(batch_size, num_classes, 1)`的三维张量,其中num_classes表示分类问题中的类别数。
例如,以下代码演示了如何将一个形状为`(50, 1)`的张量x和一个形状为`(50,)`的目标张量y进行均方误差损失计算,并避免出现警告:
```
import torch
# 创建一个形状为(50, 1)的张量和一个形状为(50,)的目标张量
x = torch.randn(50, 1)
y = torch.randn(50)
# 将目标张量reshape为一个形状为(50, 1, 1)的三维张量
y = y.view(50, 1, 1)
# 计算均方误差损失
loss = torch.nn.functional.mse_loss(x, y)
print(loss)
```
在这个例子中,我们首先使用torch.randn函数创建一个形状为`(50, 1)`的张量x和一个形状为`(50,)`的目标张量y。然后,使用view方法将目标张量y转换为一个形状为`(50, 1, 1)`的三维张量。最后,使用torch.nn.functional.mse_loss函数计算x和y之间的均方误差损失。由于目标张量的形状已经与模型输出张量的形状相同,因此不会出现警告。