Expected floating point type for target with class probabilities, got Long 怎么解决
时间: 2023-09-23 18:03:29 浏览: 133
这个错误通常是由于模型输出的数据类型与期望的数据类型不匹配导致的。在这种情况下,期望的数据类型是浮点数,但是模型输出的数据类型是整数(Long)。
解决这个问题的方法取决于你使用的是哪个深度学习框架。通常,你需要将模型输出转换为浮点数。例如,在PyTorch中,你可以使用以下代码将模型输出转换为浮点数:
```
output = model(input)
output = output.float()
```
如果你使用的是其他深度学习框架,请查阅相关文档以了解如何将数据类型转换为浮点数。
相关问题
Expected floating point type for target with class probabilities, got Long
### 回答1:
这个错误通常表示你的目标变量(即你要预测的变量)应该是浮点型数值,但是你给定的是整型(Long)。这通常是由于你使用了错误的数据类型或者给定了错误的参数导致的。
如果你使用的是分类算法,那么目标变量应该是浮点型数值,表示每个类别的概率。如果你给定了整型数值,那么就会出现这个错误。
为了解决这个问题,你应该检查你的代码中目标变量的数据类型是否正确,并检查你给定的参数是否正确。你可以查看相关文档或者寻求帮助来找到正确的数据类型和参数。
### 回答2:
这个错误是由于目标的预期浮点类型为具有类概率的浮点数,但实际上传入了一个长整型数据。在机器学习中,许多模型的目标值是类别或类别的概率分布,因此模型在预测时期望得到浮点数类型的输出。
在这种情况下,模型期望的目标值类型可能是一个浮点数数组,其中每个元素表示不同类别的概率。然而,实际提供的目标值是一个长整型数值,不符合模型的预期类型。
要解决这个问题,可以尝试采取以下步骤:
1. 检查目标值的数据类型,确保它是一个浮点数数组。
2. 如果目标值是一个长整型数据,需要将其转换为浮点数类型,以便与模型的要求相匹配。
3. 确保目标值的形状与模型的输出形状一致。在某些情况下,模型期望获得具有多个类别的概率分布,因此目标值应该是一个与类别数量相匹配的数组。
以上是可能的解决方法,具体取决于项目和使用的机器学习框架。根据提供的代码和数据,可能会有其他更具体的解决方案。
### 回答3:
在机器学习中,我们经常使用概率来表示一个样本属于不同类别的可能性。在一些算法中,我们期望目标类别的输出为浮点数类型,表示预测样本属于每个类别的概率。然而,你的输入中的目标类别输出是一个Long整数类型。
这个错误的原因可能是在模型训练或预测过程中,使用了错误的目标类别输出类型。长整数类型无法表示概率值,并且可能会导致计算错误。在这种情况下,你需要将目标类别的输出转换为浮点数类型,以便能够使用概率进行后续计算。
为了解决这个问题,你可以使用类型转换函数将Long类型的目标类别输出转换为浮点数类型。具体的方法根据你使用的编程语言和框架而有所不同。一种可能的解决方法是使用float()或者astype()函数将输出类型转换为浮点数类型。
假设你的目标类别输出保存在一个名为target的变量中,你可以使用以下代码将其转换为浮点数类型:
```python
target = target.astype(float)
```
或者:
```python
target = float(target)
```
这样,你就可以将Long类型的目标类别输出转换为浮点数类型,以便能够使用概率进行后续计算。请确保在进行类型转换之前,检查目标类别输出的数据格式和类型,并选择合适的转换方法。
RuntimeError: Expected floating point type for target with class probabilities, got Long
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)
```
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