已解决RuntimeError: multi-target not supported at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1549635019666/work/aten/

布满荆棘的人生 2023-09-26 19:29 27阅读 0赞

已解决RuntimeError: multi-target not supported at /opt/conda/conda-bld/pytorch\_1549635019666/work/aten/src/THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:21

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#### 文章目录 ####

*   *  报错问题
     *  解决方法
     *  声明

### 报错问题 ###

粉丝群里面的一个小伙伴敲代码时发生了报错（当时他心里瞬间凉了一大截，跑来找我求助，然后顺利帮助他解决了，顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴），报错信息如下：

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/ClassNLLCriterion.c:21

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### 解决方法 ###

解决方法如下

![在这里插入图片描述][51977e86019c4440b7d8465001aeac05.png]  
CrossEntropyLoss does not expect a one-hot encoded vector as the target, but class indices  
pytorch 中计计算交叉熵损失函数时， 输入的正确 label 不能是 one-hot 格式。函数内部会自己处理成 one hot 格式。所以不需要输入 \[ 0 0 0 0 1\]，只需要输入 4 就行。

print(prediction.size())
    print(target.size())
    print("target = ", target)
    loss = criterion(prediction, target)

输出结果如下

torch.Size([2, 145]) # 输入两个数据，每个数据的有145个值
    torch.Size([2]) # target(ground true) 是两个值，每个数据一个值
    target = tensor([4, 4]) # 两个数据具体的 target 值，都是4

更改 dataloader 中 dataset 中 def **getitem**(self, index) 返回的 target 的内容（将 one hot 格式改成 数字格式 就行）。  
如果 target 的size 不是一维的话，需要添加一行代码，如下：  
target = target.squeeze() \# 添加这一行，用于降维度（从 torch.Size(\[2, 1\]) 降成torch.Size(\[2\]) ） ，即 target 从\[ \[4\], \[4\]\] 降成 \[ 4, 4 \]  
loss = criterion(prediction, target)

### 声明 ###

解决方法参考网络，如有侵权联系我删除

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