return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: size mismatch (got input: [4096], target: [1])
时间: 2024-02-17 12:06:46 浏览: 32
这个错误通常是因为输入和目标张量的形状不一致导致的。你可以检查一下你的输入和目标张量的形状是否一致,特别是在 batch size 维度上是否相同。另外,你还可以尝试使用 `torch.nn.CrossEntropyLoss` 来代替 `torch._C._nn.cross_entropy_loss`,它是一个更高级的接口,会自动处理输入和目标张量的形状问题。
相关问题
return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing)这是什么意思
这是一个用于计算交叉熵损失的函数,输入参数包括输入数据(input)、目标数据(target)、权重数据(weight)、减少方式(reduction)、忽略索引(ignore_index)和标签平滑(label_smoothing)。其中,输入数据和目标数据通常是由模型预测和真实标签数据组成的,权重数据用于调整不同类别的重要性,减少方式指定了如何计算损失的平均值,忽略索引用于忽略某些类别,标签平滑用于在训练时缓解过拟合问题。函数返回计算得到的交叉熵损失。
File "C:\Users\Administrator\venvnlp\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3029, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "log_softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'Long'
这个错误是由于你的目标张量 `target` 的数据类型为 `torch.long`(或 `torch.int64`)而不是 `torch.float32` 导致的。
`torch.nn.functional.cross_entropy` 函数要求输入的目标张量 `target` 的数据类型与输入张量 `input` 的数据类型相匹配,通常为浮点型数据类型(如 `torch.float32`)。
要解决这个问题,你可以将目标张量 `target` 的数据类型转换为 `torch.long` 或者将输入张量 `input` 的数据类型转换为 `torch.float32`。下面是两种解决方案的示例:
解决方案一:将目标张量的数据类型转换为 torch.long
```python
import torch
input = torch.randn(3, 5) # 输入张量
target = torch.tensor([0, 1, 2], dtype=torch.long) # 目标张量,数据类型为 torch.long
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(input, target)
```
解决方案二:将输入张量的数据类型转换为 torch.float32
```python
import torch
input = torch.randn(3, 5) # 输入张量,数据类型为 torch.float32
target = torch.tensor([0, 1, 2]) # 目标张量
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(input.float(), target)
```
请根据你的具体情况选择相应的解决方案。
希望能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。