TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not Tensor

时间: 2024-05-18 18:17:17 浏览: 184

nn.CrossEntropyLoss()

5星 · 资源好评率100%

用于多分类，直接写标签序号就可以：0,1,2. 预测需要维度与标签长度一致。 import torch import torch.nn as nn import math criterion = nn.CrossEntropyLoss() output = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) label = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) loss = criterion(output, label) print(网络输出为3个5类:) print(output) print(要计算loss `nn.CrossEntropyLoss()`是PyTorch库中的一个损失函数，专门用于多分类问题的训练。这个函数结合了LogSoftmax操作和负面 log-likelihood loss（NLLLoss），简化了多分类任务的损失计算过程。理解多分类问题：在这样的问题中，模型需要从多个类别中预测出一个正确的类别。例如，对于一个有5类别的问题，标签可以是0到4之间的整数。`nn.CrossEntropyLoss()`函数接受两个输入：`output`和`label`。`output`是模型的预测输出，通常是一个包含每个类别的概率的张量，其形状应该是 `(batch_size, num_classes)`。`label`是对应的正确类别标签，是一个整数张量，形状与`output`的第一维相同，即`(batch_size,)`。在提供的代码示例中： ```python output = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) # 3个样本，每个样本有5个类别的预测 label = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) # 3个随机标签，范围在0到4之间 loss = criterion(output, label) ``` 这里，`criterion`是`nn.CrossEntropyLoss()`实例，`output`是模型的预测，`label`是对应的正确类别。计算`loss`后，可以通过反向传播优化模型的权重。 `nn.CrossEntropyLoss()`的工作原理如下： 1. 对模型的输出执行LogSoftmax操作。这会将每个类别的概率转换为对数概率，同时保持每个样本的概率总和为1。 2. 计算每个样本的负对数似然损失（NLLLoss）。对于每个样本，NLLLoss是其正确类别概率的对数的负数。 3. 如果`reduce`参数（默认为True）为真，损失函数会对整个批次进行平均或求和，这取决于`size_average`参数（在PyTorch 1.1及以后版本中被`reduction`参数取代，默认也是True，表示平均）。代码中还展示了如何手动实现LogSoftmax和NLLLoss的过程，然后将其结果与`nn.CrossEntropyLoss()`的输出进行比较，证明两者的计算结果是相同的。这是为了验证`nn.CrossEntropyLoss()`内部确实执行了这两个操作。总结一下，`nn.CrossEntropyLoss()`在多分类问题中扮演着关键角色，它简化了训练过程，将模型的预测转换为对数概率，并计算每个样本的负对数似然损失。通过自动求和或平均，它提供了一个可以直接优化的损失值，用于更新模型的权重。在使用时，确保模型的输出维度与标签的长度匹配，并正确设置标签值。

这个错误通常是由于参数类型不匹配引起的。cross_entropy_loss() 函数的第一个参数 'input' 应该是一个 Tensor 类型的张量，但你传入的参数类型不是 Tensor 类型的张量，导致报错。请检查传入 cross_entropy_loss() 函数的第一个参数 'input' 的数据类型是否正确。如果你需要更多帮助，请提供更多上下文信息。

阅读全文

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not Tensor

相关推荐

TypeError: _queue_reduction(): incompatible function arguments.

解决Python中报错TypeError: must be str, not bytes问题

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not Linear

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not Sequential

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not BaseModelOutputWithPooling

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not GoogLeNetOutputs解决办法

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple解决办法

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not Linear怎么解决

TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'target' (position 2) must be Tensor, not tuple

ypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple

基于Java的家庭理财系统设计与开发-金融管理-家庭财产管理-实用性强

弹性盒子Flexbox布局.docx

网络财务系统 SSM毕业设计 附带论文.zip

联想电脑的bios设置

1_教务处关于云南师范大学2024年大学生科研训练基金项目立项申报工作的通知 (1).zip

基于Python实现的自然语言处理大作业-方面情感分析+源代码+文档说明+实验报告

基于Python的Web安全扫描软件设计与实现

最新推荐

基于Java的家庭理财系统设计与开发-金融管理-家庭财产管理-实用性强

探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

管理建模和仿真的文件

ggflags包的国际化问题：多语言标签处理与显示的权威指南

如何使用MATLAB实现电力系统潮流计算中的节点导纳矩阵构建和阻抗矩阵转换，并解释这两种矩阵在潮流计算中的作用和差异？

使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

小栗子源码2.9.3版本发布

网络财务系统 SSM毕业设计附带论文.zip