pytorch部分代码如下:train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.soutput, target, weight=self.weight) 报错:Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 279, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 621, in forward index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改
时间: 2024-04-03 10:36:32 浏览: 131
DDRNet.pytorch:这是用于道路场景的实时和精确语义分割的深度双分辨率网络的非官方代码。 无需使用推断加速和额外数据,即可在城市景观和camvid上实现精度与速度之间的最新权衡
根据你提供的代码,可以看到报错信息来自于 LDAMLoss 类的 forward 函数中的 index.scatter 函数。这个函数的作用是将 target 中的每个元素在 index 中对应的位置上设为 1,其他位置设为 0。但是报错信息显示 index 的形状是 [112, 1],而 LDAMLoss 模型的输出 output 的形状是 [16, 7],因此 index 与 output 的形状不匹配,导致了这个错误。
为了解决这个问题,你需要检查一下你的代码,看看是否有错误的数据维度或者参数传递。你可以尝试在 forward 函数中添加一些打印语句,输出 index 和 target 的形状,以及其他相关的参数信息,以便更好地理解问题所在。另外,你也可以检查一下你的模型输出和标签的形状是否匹配,以及数据加载器是否正确地加载数据。
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