Pytorch: 1D target tensor expected, multi-target not supported

最新推荐文章于 2024-04-02 09:33:44 发布
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本文介绍了PyTorch中nn.CrossEntropyLoss损失函数的正确使用方式。该函数要求目标值为一维张量，并且需要使用squeeze操作来确保形状正确。此外，输入应该是网络的预测值（FloatTensor类型），而目标值则应为整数类型（LongTensor）。文章通过实例展示了正确的调用方法。
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在使用nn.CrossEntropyLoss损失函数时，它要求传入的target必须是1D，像这样：[1,2,3,4,5]，这样[[1],[2],[3]]是不行的！！
解决方法：

loss = self.loss_func(pred, y.squeeze(1).long())

同时，使用CrossEntropyLoss时，要求第一个参数为网络输出值，FloatTensor类型，第二个参数为目标值，LongTensor类型。

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1D target tensor expected, multi-target not supported
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pytorch 交叉熵损失计算时报错了： 1D target tensor expected, multi-target not supported if __name__ == '__main__': import torch loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduce=True, weight=None) input = torch.Tensor([[0, 0, 0],[ 1, 2, 4],[0.1,0.2,0.3]])
RuntimeError:0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported&& 神经网络中label出现的错误
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这个target是可以理解为是个0-1分布（像是【0，1，0，1，0，0，…】），不管是你转化的还是函数帮你自动转化的，你的target.shape一般是（datasize,）或是（1，datasize）这就是错误里面说的 0D和1D。你有可能遇到类似上面的报错，还是你的label处理的问题，一般只要你处理成0-1分布就不会有问题（当然有的希望做到一些浓度分析的请根据你自己的方式来设定label）。想自己写一个loss解决，也可以。1.如果你是二分类的话，你可以对自己的label转化为上面说的0-1分布。
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04-23 7087
参考链接：交叉熵报错RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported 使用 nn.CrossEntropyLoss() 时报错： RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported pytorch 中计计算交叉熵损失函数时， 输入的正确 label 不能是 one-hot 格式。函数内部会自己处理成 one hot 格式。所以不
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牛肉胡辣汤
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