Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\5hour(1.1)07linear_regtression\linear.py", line 95, in <module> loss=criterion(y_predicted,y_train) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python3.11.2\Lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 616, in __init__ super().__init__(weight, size_average, reduce, reduction) File "D:\Python3.11.2\Lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 30, in __init__ super().__init__(size_average, reduce, reduction) File "D:\Python3.11.2\Lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 23, in __init__ self.reduction: str = _Reduction.legacy_get_string(size_average, reduce) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python3.11.2\Lib\site-packages\torch\nn\_reduction.py", line 35, in legacy_get_string if size_average and reduce: RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous并且传入criterion 函数的两个参数的形状是相同的,请找出错误原因,并给出更改代码
时间: 2023-06-12 09:05:53 浏览: 56
这个错误通常是由于使用了过时的参数组合引起的。在 PyTorch 1.5.0 版本之前,损失函数的参数 `size_average` 和 `reduce` 分别用于控制是否对每个样本的损失进行平均以及是否对每个样本的损失进行求和。但是在 PyTorch 1.5.0 及之后的版本中,这两个参数已经被 `reduction` 参数所取代,`reduction` 参数可以取值为 `'none'`, `'mean'` 或 `'sum'`,分别表示不进行缩减、对所有样本的损失取平均、对所有样本的损失进行求和。
根据你的错误信息,很可能是在使用损失函数时,同时设置了 `size_average=True` 和 `reduce=True` 参数,这导致了错误的出现。建议将损失函数的参数 `size_average=True` 和 `reduce=True` 改为 `reduction='mean'`,代码如下:
```
criterion = nn.MSELoss(reduction='mean')
loss = criterion(y_predicted, y_train)
```
这样就可以避免上述错误的出现。
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Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\flower\flower_1\train.py", line 8, in <module> from tensorflow import keras
这个错误提示是因为在你的代码中导入了 TensorFlow 的 keras 模块,但是你的环境中没有安装 TensorFlow 或者 TensorFlow 版本不兼容。你可以尝试安装 TensorFlow 或者升级 TensorFlow 到与你的代码兼容的版本。
如果你已经安装了 TensorFlow,可以尝试在代码开头加上以下语句:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
```
这样就可以使用 TensorFlow 的 keras 模块了。如果仍然出现错误,请检查你的 TensorFlow 版本是否与代码兼容。
Traceback (most recent call last): File "down_log_v.py", line 105, in <module> monday_function()
根据提供的引用内容,您提供的代码出现了一个Traceback错误。Traceback错误是Python解释器在运行时遇到错误时生成的一种错误消息。它会显示错误发生的位置以及导致错误的原因。
在您提供的代码中,出现了一个名为"down_log_v.py"的文件,该文件的第105行出现了错误。具体的错误信息没有提供,因此无法确定导致错误的原因。
要解决这个问题,您可以尝试以下几个步骤:
1. 检查文件路径和文件名是否正确。确保文件存在并且可以被Python解释器访问。
2. 检查第105行的代码是否正确。可能存在语法错误、变量未定义或其他错误。
3. 检查代码中是否有其他依赖项或引用的文件。确保这些文件也存在并且可以被Python解释器访问。
如果您能提供更多的代码和错误信息,我可以给出更具体的建议和解决方案。