RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int‘

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已于 2022-07-17 13:10:41 修改 · 7.6k 阅读

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#pytorch #深度学习 #python

于 2022-07-17 11:49:26 首次发布

本文探讨了一次在使用PyTorch进行模型训练时遇到的RuntimeError，焦点在于labels参数类型不匹配导致的'nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index'未实现。通过分析源代码和官方文档，发现问题在于labels应为long类型而非Int。解决方法是将labels转换为long并配合GPU使用。

RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

今天有空，把之前遇到的问题总结一下。
问题Traceback详情

Traceback (most recent call last):
  File "E:/MyWorkspace/EEG/Pytorch/Train.py", line 79, in <module>
    opti='Adam')
  File "E:\MyWorkspace\EEG\Pytorch\Utils.py", line 133, in TrainTest_Model
    validation_loss, validation_acc = Test_Model(net, testloader, criterion,True)
  File "E:\MyWorkspace\EEG\EEGLearn-Pytorch\Utils.py", line 82, in Test_Model
    loss = criterion(outputs, labels.cuda()) # GPU
  File "D:\coson\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl

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4 条评论

qq_40961227 2022.11.06
可能是numpy版本的问题，导入后的类型有的是int32，有的是int64
- qq_40961227回复静春525 2023.10.05
  新版本用的int32(可能是为了节省内存），如果想不修改代码，当然是降低版本。其实在修改一下代码就行，将label的dtype改成int64就行了
- 静春525回复qq_40961227 2023.05.12
  请问应该降低还是更新呢

qq_40961227 2022.11.06
image=data['image'].to(device) #after dataloader float32 before float64 label=data['label'].long().to(device) #int32 output=model(image) #dtype:float32 loss= criterion(output,label) 这里算loss的话，output是float32，label规定是int64，如果是int32就会报这个错，用long()就是把int32->int64 当然如果label本来是int64的话，就不会报错