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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單示例中的pytorch交叉熵錯(cuò)誤

Python

蕪湖不蕪 2021-09-02 20:05:47

H1，我正在嘗試制作滿足簡(jiǎn)單公式的NN模型。y = X1^2 + X2^2但是當(dāng)我將 CrossEntropyLoss 用于損失函數(shù)時(shí)，我收到兩個(gè)不同的錯(cuò)誤消息。首先，當(dāng)我設(shè)置這樣的代碼時(shí)x = torch.randn(batch_size, 2)y_hat = model(x)y = answer(x).long()optimizer.zero_grad()loss = loss_func(y_hat, y)loss.backward()optimizer.step()我收到這條消息RuntimeError: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes' failed. at c:\programdata\miniconda3\conda-bld\pytorch_1533090623466\work\aten\src\thnn\generic/Cl assNLLCriterion.c:93其次，我像這樣更改代碼x = torch.randn(batch_size, 2)y_hat = model(x)y = answer(x).long().view(batch_size,1,1)optimizer.zero_grad()loss = loss_func(y_hat, y)loss.backward()optimizer.step()然后我收到消息RuntimeError: multi-target not supported at c:\programdata\miniconda3\conda-bld\pytorch_1533090623466\work\aten\src\thnn\generic/ClassNLLCriterion.c:21我怎么解決這個(gè)問(wèn)題？謝謝。（對(duì)不起我的英語(yǔ)）

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1 回答

HUX布斯

TA貢獻(xiàn)1876條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

您使用了錯(cuò)誤的損失函數(shù)。CrossEntropyLoss通常用于分類問(wèn)題，而您的問(wèn)題是回歸問(wèn)題。因此，您應(yīng)該使用用于回歸的損失，例如均方誤差損失、L1 損失等任務(wù)?？纯?a >這個(gè)、這個(gè)、這個(gè)和這個(gè)。