交叉熵报错 RuntimeError: 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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在使用PyTorch的nn.CrossEntropyLoss计算损失时遇到错误：RuntimeError:0Dor1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupported。原因是输入的label不应为one-hot格式。解决方法是使用适合多标签问题的损失函数，如MultiLabelSoftMarginLoss或MSELoss。确保label输入为非one-hot的类别索引。
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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。所以不需要输入 [ 0 0 0 0 1]，只需要输入 4 就行。

在经过 loss 的时候，CrossEntropyLoss 会自动为其编码为 one-hot 编码，这样就会导致其升高一维。

所以解决方案就是采用多标签问题的损失函数。比如 MultiLabelSoftMarginLoss，或者我采用的最原始的 MSELoss。

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1D target tensor expected, multi-target not supported
jacke121的专栏
07-22 6001
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]])
解决RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported
weixin_50913860的博客
01-29 5160
RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported
RuntimeError:0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported&& 神经网络中label出现的错误
qq_42854129的博客
09-28 1万+
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。
RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported报错解决方案
m0_63265516的博客
10-09 4433
RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported报错解决方案
PyCharm运行报错：RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported
qq_42973117的博客
11-02 5167
pycharm运行报错，原因：标签维度有问题
RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported解决
m0_50951713的博客
06-13 9066
RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported
RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported
05-18
这个错误通常出现在模型训练过程中，它表示模型期望的是一个一维张量（即一个标签），而不是...target = target.squeeze() ``` 如果你正在使用其他深度学习库，也可以查阅相关文档了解如何将多维张量转换为一维张量。
错误：RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported
最新发布
06-19
在 PyTorch 的多分类任务中，遇到 `RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported` 的错误通常是由于目标张量的形状不正确导致的。具体来说，`CrossEntropyLoss` 要求目标张量是一个...
Pytorch：交叉熵报错RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported
小糖宝的博客
07-05 1690
pytorch求loss时遇到报错：RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported
详解 “1D target tensor expected, multi-target not supported“ 错误
牛肉胡辣汤
04-02 1572
"1D target tensor expected, multi-target not supported" 错误通常表示我们传递给模型的目标值不符合模型的期望。通过检查目标值的维度、数据类型以及数据加载过程中的处理，我们可以找到并解决此错误。在处理该错误时，需要仔细检查目标值的维度和数据类型，确保它们与模型的期望相匹配。此外，也要确保目标值不包含多个标签，除非模型明确支持多标签的情况。
成功解决：计算交叉熵lossFunction报错“1D target tensor expected, multi-target not supported”的解决办法
jerry zhang的sally wu
01-04 1880
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43429591/article/details/107047895
交叉熵---RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported
bijumeng9248的博客
01-15 1002
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。所以不需要输入 [ 0 0 0 0 1]，只需要输入 4 就行。
Pytorch: 1D target tensor expected, multi-target not supported
Mxeron的博客
07-25 4003
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(0).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。 ...
【pyTorch】报错1D target tensor expected, multi-target not supported
xulei_cow的博客
12-09 1万+
报错代码 原因 打印了下报错行代码： labels =tensor([[3.]], dtype=torch.float64) 原来是tensor的维度错误，程序期望使用1维数据 解决方法 labels = labels.squeeze(1) #squeeze(i)代表将张量中对应的第i层的维度进行降维 代码成功运行 ...
解决pytorch CrossEntropyLoss报错RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported
呆萌的代Ma
07-29 3576
解决方法 CrossEntropyLoss(预测值，label)需要的输入维度是： 有batch时，预测值维度为2，size为[ batch_size, n ]时，label的维度是1，size为[ batch_size ] 没有batch时，预测值的维度为2，size为[ m, n ]，label的维度是1，size为[ m ] 问题解析 一个案例即可说明： import torch import torch.nn as nn import numpy as np a = torch.tensor(
pytorch CrossEntropyLoss报错RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported
qq_42313096的博客
10-11 650
1. 不是one-hot，是具体哪一类 eg:labels=[3,6,12,5,8]2. label的维度是1，不能是多纬 eg：labels=32*10 ×。
算交叉熵lossFunction报错“1D target tensor expected, multi-target not supported”的解决办法
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06-30 1万+
用pytorch完成字符识别分类任务时，发现loss = lossFunction(out, labels)报错 同样的代码在MNIST数据集上就没有报错，原因是数据载入类型不符合规范 输入labels维度应该为1维，且精度不能是Double，必须换成long 修改后的数据导入代码： dataset = pandas.read_csv('letter-recognition.data', header=None) data = np.array(dataset) # 划分训练集和测试集 X_train =
Pytorch学习笔记(5)——交叉熵报错RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported
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10-27 2万+
当我使用交叉熵做损失函数时，发生了报错： RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported 我查了相关资料，里面的说法基本都是： 输入labels维度应该为1维，且精度不能是Double，必须换成long； 对输入标签进行降维。 但是却没法解决我的问题，因为我的标签数据在处理好后，用以下代码处理过： torch.FloatTensor(labels) 而且我也打印过我的标签数据的维度： torch.Size([16
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