我们使用了nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数,该函数要求目标值为一维标签。通过使用.squeeze()方法将多维的目标值压缩为一维向量,我们可以避免 "1D target tensor expected, multi-target not supported" 错误的发生。 squeeze()方法是PyTorch张量(Tensor)类的一个方法,用于减少张量维度中的尺寸为1的维度。具体而言,...
针对你遇到的错误信息“runtimeerror: 1d target tensor expected, multi-target not supported”,我们可以从以下几个方面进行分析和解答: 1. 确认错误信息的上下文和来源 这个错误通常发生在机器学习或深度学习框架中,比如PyTorch,当你尝试使用某些损失函数(如交叉熵损失)时,如果目标张量(target tensor)的维度不符合预...
我们使用了nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数,该函数要求目标值为一维标签。通过使用.squeeze()方法将多维的目标值压缩为一维向量,我们可以避免 "1D target tensor expected, multi-target not supported" 错误的发生。 squeeze()方法是PyTorch张量(Tensor)类的一个方法,用于减少张量维度中的尺寸为1的维度。具体而言,...
BUG 使用Cross_entropy损失函数时出现 RuntimeError: multi-target not supported at … 可能存在的问题 1)其标签必须为0~n-1,而且必须为1维的,如果设置标签为[nx1]的,则也会出现以上错误。 2)标签y打印: tensor([[1, 0], [1, 0], [1, 0], [1, 0], [1, 0], [1, 0], [1, ...
解决pytorch下出现multi-targetnotsupportedat的一种可能原因 解决pytorch下出现multi-targetnotsupportedat的⼀种可 能原因 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（...
1D target tensor expected, multi-target not supported if__name__=='__main__':importtorch loss_fn=torch.nn.CrossEntropyLoss(reduce=True,weight=None)input=torch.Tensor([[0,0,0],[1,2,4],[0.1,0.2,0.3]])target=torch.LongTensor([[1],[5],[2]])print(input.size(),target.size())los...
(input, target, weight, size_average, ignore_index) File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\_functions\thnn\auto.py", line 47, in forward output, *ctx.additional_args) RuntimeError: multi-target not supported at d:\projects\pytorch\torch\lib\thnn\generic/ClassNLLCriterion...
RuntimeError: multi-target not supported at 2019-12-10 20:11 −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/ClassNLLCrite... ...
C:\Program Files\dotnet\sdk\8.0.400\Sdks\Microsoft.NET.Sdk\targets\Microsoft.NET.Sdk.FrameworkReferenceResolution.targe ts(90,5): error NETSDK1207: Ahead-of-time compilation is not supported for the target framework. [C:\repro\repro.csproj ::TargetFramework=net46] jkotas changed the title ...
This work was partly supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant 42176194 and partly supported by the National Key Research and Development Program of China under Grant 2017YFC0821204. Institutional Review Board Statement Not applicable. Informed Consent Statement Not applicab...