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

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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E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\Scripts\python.exe E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py Traceback (most recent call last): File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 112, in <module> image_array = np.array(image) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 970, in __array__ return self.numpy() RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

这个错误是由于你尝试在一个需要梯度计算的张量上调用`.numpy()`方法引起的。在PyTorch中，当一个张量需要梯度计算时，它是不允许直接转换为NumPy数组的。

要解决这个问题，你可以使用`.detach().numpy()`方法代替`.numpy()`方法来获取一个不需要梯度计算的张量的NumPy数组表示。

具体来说，你可以将以下代码：

image_array = np.array(image)

修改为：

image_array = image.detach().numpy()

这样就可以避免在需要梯度计算的张量上调用`.numpy()`方法而导致的错误。

通过使用`.detach().numpy()`方法，你应该能够成功地将具有梯度计算要求的张量转换为NumPy数组。

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：

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。