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 13:02:51 浏览: 279
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Android.bp编译提示ninja: error: unknown target ‘MODULES-IN-xxx’终极指南

star3星 · 编辑精心推荐
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。
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D:\Anaconda\python.exe D:\py\text2.py (56, 29) D:\Anaconda\lib\site-packages\xarray\core\nanops.py:142: RuntimeWarning: Mean of empty slice return np.nanmean(a, axis=axis, dtype=dtype) D:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2691: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide c /= stddev[:, None] D:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2692: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide c /= stddev[None, :] D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([40])) that is different to the input size (torch.Size([40, 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) Traceback (most recent call last): File "D:\py\text2.py", line 154, in <module> loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 489, in backward self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 199, in backward allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

根据你提供的信息，看起来是在运行一个 Python 脚本出现了一些错误。具体来说，有一个运行时警告和一个运行时错误。警告是在计算均值时出现了一个空切片，而错误是在使用 PyTorch 进行误差反向传播时发生的。...

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...

D:\py\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1, 200, 1])) that is different to the input size (torch.Size([200, 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)

这是一个PyTorch的警告信息，提示你输入的大小（shape）与目标（target）的大小不同，可能会导致错误的结果。具体来说，输入的大小为[200, 1]，目标的大小为[1, 200, 1]，这意味着目标在第0维上有一个额外的维度。这...

C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\torchnumber.py:93: UserWarning: Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument. x = nn.functional.softmax(x) C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1599])) that is different to the input size (torch.Size([1599, 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)

你可以使用 torch.unsqueeze 函数来添加一个额外的维度，将标签的形状从 [batch_size] 改为 [batch_size, 1]。修改后的代码如下： train_y = train_y.unsqueeze(1) 修改完成后的代码如下： ...

C:\Users\Administrator\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:530: UserWarning: Using a target size (torch.Size([32])) that is different to the input size (torch.Size([32, 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)

这是一个 PyTorch 的警告信息，它提示你在使用 mse_loss 时输入的大小和目标的大小不同，可能会导致不正确的结果。mse_loss 是均方误差损失函数，用于回归问题。建议你检查一下输入和目标的大小是否匹配，如果不...

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:530: UserWarning: Using a target size (torch.Size([30])) that is different to the input size (torch.Size([30, 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)怎样调整呢

这个警告提示是由 PyTorch 中的均方误差损失函数 (MSE Loss) 产生的。原因是损失函数的目标值(target)的形状与模型的预测值(input)的形状不匹配。在该警告中，目标值的形状为 (30,)，而模型的预测值的形状为 (30, 1)...

D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:530: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1, 1])) that is different to the input size (torch.Size([])). 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) C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_14428\2293198162.py:470: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). state = torch.tensor(state,dtype=torch.float32).view(1, -1)

1. 第一个警告是关于损失函数（mse_loss）的目标尺寸（target size）与输入尺寸（input size）不匹配。这可能导致广播（broadcasting）带来的结果不正确。确保目标张量（target tensor）的尺寸与输入张量（input ...

(pytorch) sdy@swai:~/hw/pop2/CNN$ /home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/loss.py:520: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1, 384, 320])) that is different to the input size (torch.Size([384, 320])). 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)

这个警告信息表明你正在使用 PyTorch 中的均方误差损失函数 F.mse_loss，但输入和目标的大小不一致。这可能导致广播（broadcasting）操作，从而产生不正确的结果。建议确保输入和目标具有相同的大小。 根据警告...
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python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。
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pocketsphinx-0.1.15-cp36-cp36m-win_amd64.whl.rar

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