multi-target not supported at c:/w/b/windows/pytorch/aten/src\thcunn/generic/classnllcriterion.cu:15
时间: 2023-04-29 09:05:53 浏览: 291
这个错误信息的意思是:pytorch框架在计算交叉熵损失时不支持多分类任务。具体来说,在文件路径为c:/w/b/windows/pytorch/aten/src\thcunn/generic/classnllcriterion.cu:15的位置,不支持多个目标的输入数据。
相关问题
RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15
这个错误通常发生在使用 PyTorch 的交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)时,目标变量有多个标签。这个损失函数只能用于单标签分类任务,如果目标变量有多个标签,需要使用其他的损失函数,例如二元交叉熵损失函数(nn.BCELoss)或多标签交叉熵损失函数(nn.MultiLabelSoftMarginLoss)。
如果你的目标变量确实有多个标签,可以尝试使用 nn.MultiLabelSoftMarginLoss 替换 nn.CrossEntropyLoss。如果你不确定是否存在多标签情况,可以检查数据集的标签是否包含多个标签。
multi-target not supported at C:\w\1\s\windows\pytorch\aten\src\THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:22
根据提供的引用内容,你遇到了一个关于PyTorch的错误信息:`multi-target not supported at C:\w\1\s\windows\pytorch\aten\src\THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:22`。这个错误通常在计算交叉熵时出现,表示你的目标值有多个标签,而交叉熵损失函数不支持多目标。
要解决这个问题,你可以尝试以下方法:
1. 确保你的目标值是单标签的。交叉熵损失函数只能处理单标签分类问题,每个样本只能有一个正确的标签。如果你的目标值是多标签的,你需要使用其他适合多标签分类的损失函数。
2. 检查你的目标值的维度。交叉熵损失函数要求目标值的维度与预测值的维度相同。如果目标值的维度不正确,你可以使用`torch.squeeze()`函数来去除多余的维度。
3. 确保你的目标值的数据类型正确。交叉熵损失函数要求目标值的数据类型为`torch.LongTensor`。如果目标值的数据类型不正确,你可以使用`torch.LongTensor()`函数将其转换为正确的数据类型。
下面是一个示例代码,演示了如何解决这个问题:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 假设你的预测值为pred,目标值为target
pred = torch.tensor([[0.2, 0.8], [0.9, 0.1]])
target = torch.tensor([1, 0]) # 多标签目标值
# 检查目标值的维度
if target.dim() > 1:
target = torch.squeeze(target)
# 检查目标值的数据类型
if target.dtype != torch.long:
target = target.long()
# 定义交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = criterion(pred, target)
print(loss)
```
这段代码首先检查目标值的维度和数据类型,然后使用`nn.CrossEntropyLoss()`定义了交叉熵损失函数,最后计算了损失值。
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