UserWarning: Using a target size (torch.Size([64])) that is different to the input size (torch.Size(

最新推荐文章于 2023-11-23 13:08:36 发布
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分类专栏： 学习笔记 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq993467898/article/details/126097029
博客内容讲述了作者在处理数据集时遇到的标签错误问题，原始数据中gender标签错误地使用了1和2，导致算法运行出错。经过debug，作者将标签改为0和1后问题得到解决，强调了标准化和一致性在数据标注中的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

被数据集给气死，gender标签标的1，2；结果一直报这个错，debug了半天，改成0，1就好了在这里插入图片描述

【Pytorch警告】Using a target size (torch.Size([])) that is different to the input size (torch.Size([1])
qq_39218749的博客
04-04 6724
【Pytorch警告】UserWarning: Using a target size (torch.Size([])) that is different to the input size (torch.Size([1])). 【原因】mse_loss损失函数的两个输入Tensor的shape不一致。经过reshape或者一些矩阵运算以后使得shape一致，不再出现警告了。
Using a target size (torch.Size([270, 429])) that is different to the input size (torch.Size([270]))
baiye_nini的博客
09-27 2078
torch.Size([270, 429]指的是输出的tensor，target（y）和data（x）使用的是同一个集合train。torch.Size([270]指的是本应输出的tensor。原来是粗心大意······
ValueError: Using a target size (torch.Size([64])) that is different to the input size (torch.Size([
weixin_45612187的博客
04-05 1万+
ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_19156/279535578.py in <module> 54 #计算损失函数 55 label.data.fill_(1) ---> 56 error_real=criterion(output, lab.
Using a target size (torch.Size([442])) that is different to the input size (torch.Size([442, 1]))
weixin_44482737的博客
07-06 4638
pytorch 错误： 1.ValueError: Using a target size (torch.Size([442])) that is different to the input size (torch.Size([442, 1])) is deprecated. Please ensure they have the same size. 报错信息说输入的尺寸和目标尺寸不同，导致的错误。 在前馈函数中 添加x = x.squeeze(-1) 达到降维就可以解决该问题。2.UserWarni
报错：UserWarning: Using a target size (torch.Size([15])) that is different to the input size
qq_45850131的博客
03-21 1万+
报错：UserWarning: Using a target size (torch.Size([15])) that is different to the input size (torch.Size([15, 1])). 问题：训练模型时遇到以下报错 解决方法： 在forward(self, x)函数体中，在return x之前，加一句 x = x.squeeze(-1) 以达到降低一维的目的； def forward(self, x): H,(h,c) = self.lstm(x.
训练新的数据集发生报错
m0_55674689的博客
03-03 913
训练新的数据集发生报错
UserWarning: Using a target size (torch.Size([128, 1])) that is different to the input size (torch.Size([128, 10, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)
06-10
print(input_tensor.size()) # 输出 torch.Size([128, 10, 1]) print(target_tensor.size()) # 输出 torch.Size([128, 1]) ``` 在上面的示例中，我们使用 `view()` 方法将目标张量的形状调整为 `[128, 1]`，以便与...
C:\Users\Administrator\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:530: UserWarning: Using a target size (torch.Size([32])) that is different to the input size (torch.Size([32, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)
06-01
你可以使用 `torch.squeeze()` 函数来去除 `input` 张量的最后一维，使其形状与 `target` 张量匹配。 例如，如果 `input` 张量的形状为 `(32, 1)`，你可以使用以下代码将其转换为 `(32,)`： ```python input = ...
D:\minicinda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([32])) that is different to the input size (torch.Size([512, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)
05-05
这个警告是因为你在使用 PyTorch 的 ...你可以使用 `torch.reshape()` 或 `torch.squeeze()` 等函数调整输入和目标的大小，使它们匹配。另外，你也可以将 `reduction` 参数设置为 `'mean'` 或 `'sum'` 来避免该警告。
E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([30, 3])) that is different to the input size (torch.Size([1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)
06-06
# 假设你的输入张量为input，形状为[batch_size, input_size] # 假设你的目标张量为target，形状为[batch_size, num_classes] loss = F.mse_loss(input, target) ``` 如果你只想计算单个样本的损失，你可以使用...
"D:\anaconda3 installaion\envs\zzyw\python.exe" C:\Users\孑彳亍\Desktop\VGG-RUL\002.py D:\anaconda3 installaion\envs\zzyw\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:535: UserWarning: Using a target size (torch.Size([32, 1, 1])) that is different to the input size (torch.Size([32, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) D:\anaconda3 installaion\envs\zzyw\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:535: UserWarning: Using a target size (torch.Size([7, 1, 1])) that is different to the input size (torch.Size([7, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) Epoch [10/100], Loss: 0.9783 Epoch [20/100], Loss: 0.9988 Epoch [30/100], Loss: 1.0041 Epoch [40/100], Loss: 1.0135 Epoch [50/100], Loss: 1.0195
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03-11
UserWarning: Using a target size (torch.Size([32, 1, 1])) that is different to the input size (torch.Size([32, 1])) ``` - **输入**（模型输出）形状：`[batch_size, 1]`（如 `[32, 1]`） - **目标**...
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1、UserWarning: invalid index of a 0-dim tensor. This will be an error in PyTorch 0.5. Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python number #原语句： train_loss+=loss.data[0] #修改后： train_lo...
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记录实验中遇到的pytorch可能的问题及解决办法，持续更新，欢迎大家在评论区补充。 1、UserWarning: Using a target size (torch.Size([64])) that is different to the input size (torch.Size([64, 1])). This will likely lead to incorrect resul...
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代码踩坑笔记001 pytorch神经网络输出常值 001 pytorch神经网络输出常值 【问题描述】 搭建模型输出为常值，如图，蓝色为y_pred, 红色为y_true 程序警告： - UserWarning: Using a target size (torch.Size([98, 1, 1])) that is different to the input size (torch.Size([98, 1])). This will likely lead to incorrect
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