loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device))
时间: 2024-06-02 13:12:40 浏览: 17
这行代码中的 `compute_loss` 函数是用来计算预测值和目标值之间的损失函数值的。该函数接受两个参数:`pred` 和 `targets`,分别表示模型的预测值和目标值。这两个参数都需要被送到 `device` 上进行计算。函数返回两个值:`loss` 和 `loss_items`,分别表示总的损失函数值和各个部分的损失函数值(如果有多个部分的话)。在训练过程中,我们通常会将 `loss` 作为反向传播的梯度计算依据,并最终更新模型的参数。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "train_aux.py", line 612, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "train_aux.py", line 362, in train loss, loss_items = compute_loss_ota(pred, targets.to(device), imgs) # loss scaled by batc
这是一个代码错误的追踪信息。根据追踪信息,问题出现在 "train_aux.py" 文件的第 612 行,具体在 train 函数中调用 compute_loss_ota 函数时出错。错误的类型可能是由于参数不匹配或者函数内部逻辑错误引起的。
为了更好地帮助你解决问题,可以提供一下相关代码片段,以及你使用的参数和数据类型。这样我可以更具体地指导你如何解决该问题。
Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\Test2-YOLOv3\yolov3-9.5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "E:\Anaconda\Test2-YOLOv3\yolov3-9.5.0\train.py", line 304, in train loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device)) # loss scaled by batch_size File "E:\Anaconda\Test2-YOLOv3\yolov3-9.5.0\utils\loss.py", line 117, in __call__ tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets) # targets File "E:\Anaconda\Test2-YOLOv3\yolov3-9.5.0\utils\loss.py", line 197, in build_targets offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j] IndexError: The shape of the mask [5, 14] at index 0 does not match the shape of the indexed tensor [1, 14, 2] at index 0
这是一个错误信息的提示,显示在 "E:\Anaconda\Test2-YOLOv3\yolov3-9.5.0\train.py" 的代码文件中的第 543 行中发生了错误,错误的类型为最近的错误跟踪,即 Traceback。这个错误信息是在一个叫 train 的函数中出现的,原因是在该函数中调用了 compute_loss 函数,导致出现了 loss 和 loss_items 的错误。同时,targets.to(device) 也出现了错误。