RuntimeError: Expected floating point type for target with class probabilities, got Long
时间: 2023-09-23 21:04:18 浏览: 89
这个错误通常是由于使用了错误的数据类型导致的。在使用分类器时,目标张量应该是浮点型的,而不是整型的。
解决方法是将目标张量的数据类型转换为浮点型,可以使用`target.float()`将目标张量转换为浮点型,或者在定义目标张量时就使用浮点型。
例如,如果你的代码中有以下定义:
```
target = torch.tensor([0, 1, 0])
```
可以将其修改为:
```
target = torch.tensor([0, 1, 0], dtype=torch.float)
```
或者在使用时进行转换:
```
output = model(input)
target = target.float()
loss = criterion(output, target)
```
相关问题
RuntimeError: Expected floating point type for target with class probabilities, got Int
这个错误通常是由于目标变量的数据类型不匹配引起的。在使用交叉熵损失函数时,目标变量应该是一个浮点型的张量,而你传入的是一个整型的张量,导致出现了这个错误。你需要将目标变量转换为浮点型的张量,可以使用 `torch.FloatTensor()` 方法。例如,如果你的目标变量名为 `target_var`,你可以使用以下代码将其转换为浮点型的张量类型:
```
import torch
# 将 target_var 转换为浮点型张量类型
target_tensor = torch.FloatTensor(target_var)
```
然后,你可以将 `target_tensor` 作为参数传递给 `cross_entropy_loss()` 函数的第二个参数 'target'。记得要检查 `target_var` 的维度和类型是否与你的模型和损失函数要求的一致,以避免其他错误。
return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: Expected floating point type for target with class probabilities, got Long
这个错误通常是因为你的 `target` 张量的数据类型是 `Long` (整数类型),而交叉熵损失函数需要接受一个浮点数类型的 `target` 张量,该张量应该是类别概率。为了解决这个问题,你可以将 `target` 张量转换为浮点数类型,可以使用 `torch.float()` 方法将 `target` 张量转换为浮点数类型。例如:
```python
target = target.float()
```
你也可以在加载数据时将 `target` 张量转换为浮点数类型,这样你就不需要在每次训练时转换了。