CrossEntropyLoss(softmax=False)报错

`CrossEntropyLoss`是一个常用的损失函数，可以用于多分类问题。`softmax`参数默认为True，表示在计算损失值之前使用softmax函数对模型输出进行归一化。如果你想手动进行归一化，则可以将`softmax`参数设置为False。

如果你在使用`CrossEntropyLoss`时遇到了报错，可能的原因包括：

1.输入数据格式不正确：`CrossEntropyLoss`需要的输入是一个二维张量，第一维表示样本数，第二维表示类别数。如果你的输入数据格式不正确，就会导致报错。

2.标签数据格式不正确：标签数据应该是长整型张量，其中的元素表示样本对应的类别。如果标签数据格式不正确，也会导致报错。

3.类别数不匹配：输入数据和标签数据的类别数应该相同。如果不匹配，就会导致报错。

你可以检查一下你的输入数据和标签数据是否符合要求，并且确认类别数是否匹配。如果还有问题，可以提供更多的信息和代码，我会尽力帮助你解决问题。

相关问题

CrossEntropyLoss(softmax=False)报错没有softmax这个参数

在PyTorch中，`CrossEntropyLoss`的默认行为是进行softmax操作，因此不需要设置`softmax`参数。如果你想要禁用softmax操作，则可以将`softmax`参数设置为`False`。但是，这个参数只在TensorFlow中的`categorical_crossentropy`函数中存在。在PyTorch中，如果你想自定义损失函数的话，可以使用`nn.NLLLoss`和`nn.LogSoftmax`来手动实现CrossEntropyLoss。

from tensorflow.keras import layers, Sequential mobile = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet') # Define your new input layer with the desired shape new_input = layers.Input(shape=(100, 125, 3)) # Create a new model by adding the new input layer to the old model new_model = Sequential([new_input] + mobile.layers[1:]) # Compile the new model new_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Print the summary of the new model new_model.summary()这一段代码报错ValueError: A merge layer should be called on a list of inputs.

这个错误通常出现在使用 Keras 中的 merge 层时，它需要将多个张量作为输入，并将它们合并成一个张量。在这段代码中，可能是由于 MobileNetV2 模型中存在 merge 层，而将其合并到新模型中时出现了问题。

你可以尝试使用 Functional API 来构建模型，这样可以更灵活地处理模型的输入和输出。下面是一种修改方法，你可以试试看：

from tensorflow.keras import layers, models

# Define your new input layer with the desired shape
new_input = layers.Input(shape=(100, 125, 3))

# Load the MobileNetV2 model without the top layer
mobile = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet')

# Freeze the weights of the MobileNetV2 layers
for layer in mobile.layers:
    layer.trainable = False

# Get the output of the MobileNetV2 model
x = mobile(new_input)

# Add a global average pooling layer and a dense layer for classification
x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = layers.Dense(128, activation='relu')(x)
predictions = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

# Create the new model
new_model = models.Model(inputs=new_input, outputs=predictions)

# Compile the new model
new_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Print the summary of the new model
new_model.summary()

在这个修改后的代码中，我们首先定义了一个新的输入层 `new_input`，然后加载了 MobileNetV2 模型，并将其输出作为新模型的输入 `x`。在 `x` 上添加了一个全局平均池化层和一个密集层，最后是一个分类层 `predictions`。这个修改后的代码中没有使用 merge 层，因此不会出现该错误。