上述代码中的x_train_tensor.size(0)什么意思

在上述代码中，x_train_tensor.size(0)表示x_train_tensor张量的第一个维度的大小。它返回了x_train_tensor张量的行数或样本数量。

在机器学习中，通常将训练数据组织成一个二维张量，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。x_train_tensor.size(0)就是指训练数据中样本的数量。

这个值通常用于确定训练数据的大小和计算批次数量等操作。在上述代码中，num_samples = x_train_tensor.size(0)将训练数据的样本数量保存到num_samples变量中，以便后续使用。

相关问题

给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

根据你提供的完整代码，错误信息可能是在以下部分出现问题：

for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader):
    # ...
    tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))
    outputs = model(inputs, tgt_in)
    # ...

你在每次循环中都使用 `torch.rand` 函数生成了一个形状为 `(Batch_size, 1, 3)` 的随机张量 `tgt_in`，然后将其作为模型的输入之一。然而，这个随机张量的维度不匹配模型的期望输入维度。

为了解决这个问题，你可以将 `tgt_in` 的维度调整为与模型期望的维度相匹配。根据你之前提供的信息，`n_decoder_inputs` 是模型期望的输入维度，因此可以使用 `torch.rand` 生成一个形状为 `(Batch_size, n_decoder_inputs, Sequence_length)` 的随机张量。根据你的代码，`n_decoder_inputs` 和 `Sequence_length` 都是 3，所以你可以将以下行：

tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))

更改为：

tgt_in = torch.rand((Batch_size, 3, 1))

这样，`tgt_in` 的维度就与模型的期望输入维度匹配了。请尝试进行这个修改并重新运行代码，看看是否能够解决错误。

帮我看看这段代码报错原因： Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 274, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 38, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) RuntimeError: Expected index [128, 1] to be smaller than self [16, 8] apart from dimension 1 部分代码如下：cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) # index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

这个错误是由于 `index` 张量的大小与 `output` 张量的大小不匹配导致的。在你的代码中，`index` 张量的大小是 `[batch_size, classes]`，即每个样本的预测标签的 one-hot 编码，而 `output` 张量的大小是 `[batch_size, features]`，即每个样本的特征向量的大小。因此，如果在 `index.scatter_()` 操作中使用了一个大小为 `[batch_size, 1]` 的张量，则会导致上述错误。

要解决这个问题，你可以将 `index` 的大小更改为 `[batch_size, num_classes]`，其中 `num_classes` 是分类数量。你可以在 `LDAMLoss` 的 `__init__` 方法中将 `num_classes` 作为参数并存储在实例变量中，然后在 `forward` 方法中使用它来创建 `index` 张量。例如：

class LDAMLoss(nn.Module):
    def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30, num_classes=10):
        super(LDAMLoss, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list))
        m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list))
        m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list)
        self.m_list = m_list
        assert s > 0
        self.s = s
        self.weight = weight

    def forward(self, x, target):
        index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8)
        index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1)
        index = index[:, :self.num_classes]  # 取前 num_classes 列
        index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor)
        batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1))
        batch_m = batch_m.view((-1, 1))
        x_m = x - batch_m 
        output = torch.where(index, x_m, x)
        return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

然后在使用 `LDAMLoss` 时，你需要将 `num_classes` 参数传递给它。例如：

num_classes = len(train_loader.dataset.classes)
criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30, num_classes=num_classes)