RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported

这个错误通常发生在使用 PyTorch 进行训练时，输出的 target tensor 维度不符合要求。PyTorch 要求 target tensor 的维度必须为 0D 或 1D。

解决这个问题的方法是检查你的 target tensor 的维度是否正确。如果 target tensor 是多维的，可以考虑使用 reshape() 函数将其转换为 1D 张量。另外，还可以在训练过程中使用 squeeze() 函数将 target tensor 转换为 0D 张量。

如果你仍然无法解决这个问题，请提供更多的代码和错误信息，以便更好地帮助你解决问题。

相关问题

RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported是什么意思

这个错误通常出现在PyTorch中，意思是期望一个0D或1D的目标张量，不支持多目标。这通常是由于你在使用某些函数时传递了多个目标，而这些函数只能处理单个目标。例如，使用CrossEntropyLoss函数时，只能传递单个目标张量。解决方法是将多个目标合并为一个张量，或者使用适合多目标的函数。

cross_entropy RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported

交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）通常用于分类任务中的神经网络训练，它衡量了模型预测的概率分布与实际标签之间的差异。当遇到`RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported`这样的错误时，说明你在传入的目标值tensor（target）上遇到了问题。

这个错误提示表明期望的是一个一维或零维度的张量，即每个样本对应一个独热编码（One-Hot Encoding）标签，表示该样本属于哪一个类别。如果你的标签是一个包含多个类别的列表或二维矩阵，也就是多标签或多分类的情况，cross_entropy loss函数不直接支持这种形式，因为它假设每个样本只有一个正确的类。

解决这个问题的方法通常是将多标签数据转换为一维的独热编码。例如，在Python的PyTorch库中，你可以使用`torch.eye`函数加上一个索引来创建独热编码：

import torch

# 假设labels是一个多分类的二进制数组
labels = torch.tensor([[1, 0], [0, 1]])
# 将多标签转换为一维独热编码
targets = torch.nn.functional.one_hot(labels.argmax(dim=1), num_classes=2)

然后你就可以使用`targets`作为输入计算交叉熵损失了。