pytorch中的 target label问题: multi-target not supported

在处理多分类问题时,通常使用PyTorch的nn.CrossEntropyLoss计算损失。然而,错误地使用one-hot编码会导致`multi-target not supported`错误。nn.CrossEntropyLoss期望的是类别编码,即0,1,2,3...的整数形式,而不是one-hot编码。在计算过程中,PyTorch会内部自动将其转换为one-hot形式。确保标签以正确编码方式传递,可以避免此类错误。

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我们在处理多分类问题使用交叉熵 nn.CrossEntropyLoss() 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nn.CrossEntropyLoss()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

所谓类别编码其实就是0,1,2,3,4,5,6,7...这样的编码

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