1207139945 发表于 2024-1-9 11:40:40

python模型bug

报错是列表无法放入cuda，但是使用 torch.tensor后后面的又出现报错，请问这个要怎么修改比较好

FishC 发表于 2024-1-9 11:40:51

这个问题可能是因为您在将列表转换为张量时，列表中的元素类型与张量所需的数据类型不匹配导致的。要解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 确保列表中的所有元素具有相同的数据类型，例如都是整数或浮点数。如果列表中有不同类型的元素，可以使用 `torch.tensor()` 的 `dtype` 参数指定所需的数据类型。

import torch

# 创建一个包含整数的列表
my_list =

# 将列表转换为张量，数据类型为整数
my_tensor = torch.tensor(my_list, dtype=torch.int)

# 打印结果
print(my_tensor)

2. 如果列表中包含字符串等非数值类型的元素，您需要将其转换为数值类型，然后再将列表转换为张量。可以使用 `map()` 函数或列表推导式来完成类型转换。

import torch

# 创建一个包含字符串的列表
my_list = ['1', '2', '3', '4', '5']

# 将列表中的字符串元素转换为整数类型
my_list =

# 将列表转换为张量，数据类型为整数
my_tensor = torch.tensor(my_list, dtype=torch.int)

# 打印结果
print(my_tensor)

请注意，在上面的代码中，我们使用列表推导式将字符串列表转换为整数列表，然后再将整数列表转换为张量。

希望这个解答能帮到您！如果问题还未解决，请提供更多的代码和报错信息，我们会尽力帮助您解决问题。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

1207139945 发表于 2024-1-9 16:14:13

FishC 发表于 2024-1-9 11:40
这个问题可能是因为您在将列表转换为张量时，列表中的元素类型与张量所需的数据类型不匹配导致的。要解决这 ...

这个很有用
File "/home/data/anaconda3/envs/loss/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/loss.py", line 961, in forward
    return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight,
File "/home/data/anaconda3/envs/loss/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2468, in cross_entropy
    return nll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction)
File "/home/data/anaconda3/envs/loss/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2261, in nll_loss
    raise ValueError('Expected input batch_size ({}) to match target batch_size ({}).'
ValueError: Expected input batch_size (128) to match target batch_size (0).
后面又报了这个错误请问怎么修改

FishC 发表于 2024-1-9 16:14:23

1207139945 发表于 2024-01-09 16:14
这个很有用
File "/home/data/anaconda3/envs/lo ...

根据您提供的错误信息，问题出现在使用 `F.cross_entropy()` 函数计算损失时。错误提示说明输入张量的批次大小（batch_size）不匹配目标张量的批次大小。这可能是由于您的目标张量为空的原因导致的。要解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 检查目标张量的数据类型和维度是否正确。确保目标张量是一个长为 batch_size 的一维张量，并且每个元素都是类别标签。

2. 确保输入张量的维度和目标张量的维度匹配。通常情况下，输入张量的形状应为 (batch_size, num_classes)，目标张量的形状应为 (batch_size,)。

3. 检查输入张量和目标张量是否来自相同的数据集。确保它们具有相同的样本数量和顺序。

如果上述方法仍然无法解决问题，请提供更多相关的代码，特别是涉及到数据加载和模型训练部分的代码，以便我们能够更好地帮助您找到问题的根源并提供适当的解决方案。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
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