问题描述
使用pytorch的函数 torch.nn.CrossEntropyLoss()计算Loss时报错:
RuntimeError: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes' failed
- 1
报错原因
直观上看,函数要求目标分类数大于等于0并且小于等于输入的类别。所以一般而言,都是网络中输出的种类数和标签中设置的种类数量不同造成的。
解决方案
针对于不同原因,主要从两方面考虑解决。
方向一:模型输出与分类数不一致
- 看一下模型的输出尺寸与分类数差异是否明显,核查代码是否存在错误。
- 如果没有错误,只是映射维度不对,可以考虑在模型的最后一层加一层FC层,将输出尺寸映射到分类大小。
方向二:标签的设置不是从0开始
- 如果模型的输出尺寸与分类数大小相同,看一下标签的设定是否是从0开始的。
- 如果标签是从1开始设置的,重新设置标签。这里存在的坑是:在使用CrossEntropyLoss()这个函数进行验证时,标签必须从0开始设置,否则便会报错。
</div>
<link href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/mdeditor/markdown_views-b6c3c6d139.css" rel="stylesheet">
<div class="more-toolbox">
<div class="left-toolbox">
<ul class="toolbox-list">
<li class="tool-item tool-active is-like "><a href="javascript:;"><svg class="icon" aria-hidden="true">
<use xlink:href="#csdnc-thumbsup"></use>
</svg><span class="name">点赞</span>
<span class="count">2</span>
</a></li>
<li class="tool-item tool-active is-collection "><a href="javascript:;" data-report-click="{"mod":"popu_824"}"><svg class="icon" aria-hidden="true">
<use xlink:href="#icon-csdnc-Collection-G"></use>
</svg><span class="name">收藏</span></a></li>
<li class="tool-item tool-active is-share"><a href="javascript:;" data-report-click="{"mod":"1582594662_002"}"><svg class="icon" aria-hidden="true">
<use xlink:href="#icon-csdnc-fenxiang"></use>
</svg>分享</a></li>
<!--打赏开始-->
<!--打赏结束-->
<li class="tool-item tool-more">
<a>
<svg t="1575545411852" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="5717" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="200" height="200"><defs><style type="text/css"></style></defs><path d="M179.176 499.222m-113.245 0a113.245 113.245 0 1 0 226.49 0 113.245 113.245 0 1 0-226.49 0Z" p-id="5718"></path><path d="M509.684 499.222m-113.245 0a113.245 113.245 0 1 0 226.49 0 113.245 113.245 0 1 0-226.49 0Z" p-id="5719"></path><path d="M846.175 499.222m-113.245 0a113.245 113.245 0 1 0 226.49 0 113.245 113.245 0 1 0-226.49 0Z" p-id="5720"></path></svg>
</a>
<ul class="more-box">
<li class="item"><a class="article-report">文章举报</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</div>
</div>
<div class="person-messagebox">
<div class="left-message"><a href="https://blog.youkuaiyun.com/m0_37369043">
<img src="https://profile.csdnimg.cn/9/9/0/3_m0_37369043" class="avatar_pic" username="m0_37369043">
<img src="https://g.csdnimg.cn/static/user-reg-year/2x/3.png" class="user-years">
</a></div>
<div class="middle-message">
<div class="title"><span class="tit"><a href="https://blog.youkuaiyun.com/m0_37369043" data-report-click="{"mod":"popu_379"}" target="_blank">唐申庚</a></span>
</div>
<div class="text"><span>发布了10 篇原创文章</span> · <span>获赞 17</span> · <span>访问量 1万+</span></div>
</div>
<div class="right-message">
<a href="https://im.youkuaiyun.com/im/main.html?userName=m0_37369043" target="_blank" class="btn btn-sm btn-red-hollow bt-button personal-letter">私信
</a>
<a class="btn btn-sm bt-button personal-watch" data-report-click="{"mod":"popu_379"}">关注</a>
</div>
</div>
</div>
</article>