pytorch报错：multi-target not supported at

最新推荐文章于 2023-05-08 21:34:07 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/york1996/article/details/84189802

本文解决了一个常见的深度学习问题：当使用交叉熵损失函数时，target形状为【batchsize，1】会导致错误。文章详细解释了正确的目标形状应该与label形状一致，或者仅具有batchsize维度，并提供了解决方案，即使用squeeze()函数来调整target的维度。

在使用交叉熵损失函数的时候，target的形状应该是和label的形状一致或者是只有batchsize这一个维度的。

如果target是这样的【batchszie，1】就会出现上述的错误。改一下试试，用squeeze（）函数降低维度

hellyou
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Pytorch one hot多标签学习报错 RuntimeError: multi-target not supported at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1556
Hello Word!
06-18 4639
报错： Traceback (most recent call last): File "/home/user1/main.py", line 544, in <module> main() File "/home/user1/main.py", line 273, in main validate(test_loader_lfwa, model, criterion) File "/home/user1/main.py", line 476, in validate
1D target tensor expected, multi-target not supported
jacke121的专栏
07-22 6002
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]])
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pytorch中的 target label问题： multi-target not supported
znsoft的专栏
08-18 1267
我们在处理多分类问题时，对数据的标签也就是y值 ，通常是按one-hot编码方式处理，这个时候在计算loss 函数时就会出现以下提示： multi-target not supported 查阅资料发现，在pytorch的loss计算中，不能使用onehot编码，而是需要使用类别编码，在实际计算时，pytorch会自动转换为one-hot编码，否则 会提示以下错误： multi-target not supported ...
pytorch: “multi-target not supported” error message
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
02-26 915
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【error】RuntimeError: multi-target not supported at
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04-07 2万+
错误： 使用Cross_entropy损失函数时出现 RuntimeError: multi-target not supported at 原因： 其参数说明： input has to be a 2D Tensor of size batch x n. This criterion expects a class index (0 to nClasses-1) as the ...
pytorch， multi-target not supported at 的一种可能原因
york1996的博客
11-17 1万+
在使用交叉熵损失函数的时候，target的形状应该是和label的形状一致或者是只有batchsize这一个维度的。 如果target是这样的【batchszie，1】就会出现上述的错误。改一下试试，用squeeze（）函数降低纬度，如果不知道squeeze怎么用的，可以参考我的其他博客。pytorch下的unsqueeze和squeeze用法 - york1996的博客 - 优快云博客 ...
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轮子去哪儿了
09-18 1万+
1. 出错代码行 计算交叉熵是出现异常提示：RuntimeError: multi-target not supported at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1549635019666/work/aten/src/THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:21 loss = criterion(prediction, target) 2. ...
RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15
05-23
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multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/classNLLCriterion.cu::15
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RuntimeError: multi-target not supported at C:/w/b/windows/pytorch/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLC
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错误：RuntimeError: multi-target not supported at C:/w/b/windows/pytorch/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15。如果label是【batchszie，1】就会出现上述的错误。应该用squeeze()函数降低纬度。在使用交叉熵损失函数的时候，label应该只有batchsize这一个维度的。
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输入的预测标记是原始预测的概率，不是one-hot编码
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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+
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06-12 3845
出现这个问题是计算loss的时候与loss函数要求的维度不匹配。 要求input是（N,C）维，target是N维，在我的实验中，input是（64,751）维，target变成（64,1）维，去掉target中维度为1 的维 cls1_loss=criterion_cls(cls1,torch.squeeze(labels_t)) target变成64 即可。 ...
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