Using a target size (torch.Size([436])) that is different to the input size (torch.Size([436, 1]))
时间: 2024-03-07 20:51:50 浏览: 29
这个错误通常出现在使用 PyTorch 进行模型训练或推理时,输出的尺寸与目标尺寸不匹配。在你的情况下,模型的输出尺寸为 torch.Size([436, 1]),而你的目标尺寸为 torch.Size([436])。这意味着你的模型输出的是一个 436 行、1列的矩阵,而你的目标是一个长度为 436 的一维张量。为了解决这个问题,你需要将目标张量重新调整为与模型输出相同的形状,可以使用 PyTorch 中的 .squeeze() 方法去掉目标张量中的维度为 1 的维度,或者使用 .unsqueeze() 方法在模型输出中添加一个维度。
相关问题
Using a target size (torch.Size([200, 1])) that is different to the input size (torch.Size([200])) is deprecated.
这是一个 PyTorch 的警告信息,意思是目标大小(target size)与输入大小(input size)不一致,这种用法已经不被推荐使用了。
在 PyTorch 中,很多函数都要求输入张量和目标张量的大小一致。例如,如果你想要对一个大小为 `[batch_size, feature_dim]` 的输入张量进行分类,那么你需要将目标张量设置为大小为 `[batch_size, 1]` 的张量,其中每个元素代表对应输入张量的类别。
如果你在使用 PyTorch 的交叉熵损失函数 `nn.CrossEntropyLoss()` 时得到了类似的警告信息,那么可以尝试将目标张量的大小改为 `[batch_size]`,这样就可以避免这个警告信息了。例如:
```
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 假设 input 是大小为 [batch_size, feature_dim] 的张量
# target 是大小为 [batch_size] 的张量,每个元素代表对应 input 张量的类别
output = model(input)
loss = loss_fn(output, target)
```
如果你确信你的代码逻辑是正确的,可以将这个警告信息屏蔽掉,方法是在代码开头添加以下两行:
```
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
```
不过,建议在调试代码时不要屏蔽这个警告信息,以免隐藏潜在的问题。
Using a target size (torch.Size([20])) that is different to the input size (torch.Size([320])) is deprecated
。请问这个警告的意义是什么?是否需要进行调整?如果需要,应该如何调整?
这个警告通常出现在使用PyTorch进行张量操作时。它的意义是指张量的目标大小与输入大小不匹配,这会导致计算错误。
需要进行调整,可以使用PyTorch提供的一些函数来进行调整,例如resize_()和view()等函数,以确保目标大小与输入大小一致。具体的调整方法需要根据具体的情况而定。
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