UserWarning: Using a target size (torch.Size([128, 1])) that is different to the input size (torch.Size([128, 10, 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: 2024-03-21 07:37:54 浏览: 16
这个警告通常是因为你在使用 PyTorch 中的 `mse_loss()` 函数时,输入张量和目标张量的形状不匹配。具体来说,警告信息中说目标张量的大小为 `[128, 1]`,而输入张量的大小为 `[128, 10, 1]`,这意味着它们在某些维度上的大小不同,从而导致了广播不正确。这可能会导致不正确的结果。
为了解决这个问题,你需要确保输入张量和目标张量的形状匹配。你可以使用 PyTorch 提供的 `view()` 或 `reshape()` 方法来调整张量的形状。具体来说,你需要确保这两个张量在相同的维度上具有相同的大小。例如:
```python
import torch
input_tensor = torch.randn(128, 10, 1)
target_tensor = torch.randn(128, 1)
# 调整目标张量的形状
target_tensor = target_tensor.view(-1, 1) # 或者使用 target_tensor.reshape(-1, 1)
# 检查张量的形状是否匹配
print(input_tensor.size()) # 输出 torch.Size([128, 10, 1])
print(target_tensor.size()) # 输出 torch.Size([128, 1])
```
在上面的示例中,我们使用 `view()` 方法将目标张量的形状调整为 `[128, 1]`,以便与输入张量的形状 `[128, 10, 1]` 相匹配。然后,我们检查这两个张量的形状是否匹配。你可以在你的代码中类似地使用 `view()` 或 `reshape()` 方法来调整张量的形状,以确保它们在相同的维度上具有相同的大小,从而避免这个警告。