Pytorch tensor と numpy ndarray の変換 - Pythonいぬ (hatenablog.com) 主要还是 array 转 tensor的时候要确定类型 x = torch.from_numpy(x.astype(np.float32)) ...
当我想测试时nn.CrossEntropyLoss 是报错,如下: 参考https: stackoverflow.com questions runtimeerror expected scalar type long but found float 原因是categorical target不能为浮点型,只能是整数,比如属于某一类 所以,把target改为整型 ...
2021-11-01 11:10 0 2819 推荐指数:
Pytorch tensor と numpy ndarray の変換 - Pythonいぬ (hatenablog.com) 主要还是 array 转 tensor的时候要确定类型 x = torch.from_numpy(x.astype(np.float32)) ...
tf.matmul(a,b)将矩阵a乘以矩阵b,生成a * b,这里的a,b要有相同的数据类型,否则会因为数据类型不匹配而出错。 如果出错,请看是前后分别是什么类型的,然后把数据类型进行转换。 ...
在pytorch中float32为float类型,而float64则为double类型,注意tensor的数据类型。 可以通过指定数据类型来获得所需要的类型数据。 ...
nn.CrossEntropyLoss pytorch中交叉熵计算方式为: \[H(p,q) = -\sum p(i)logq(i) \] 其中,p为真实值矩阵,q为预测值矩阵 当P使用one-hot embedding时,只有在分类正确时 nn.CrossEntropyLoss ...
把torch更新到1.6版本就可以了。 ...
nn.CrossEntropyLoss()这个损失函数和我们普通说的交叉熵还是有些区别。 $x$是模型生成的结果,$class$是数据对应的label $loss(x,class)=-log(\frac{exp(x[class])}{\sum_j exp(x[j])})=-x[class ...
参考链接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/artic ...
错误信息 类型错误, 计算loss值的函数传入的参数类型不统一。 解决方法 查看上文loss计算代码部分的参数类型,如loss=f.mse_loss(out,label),检查out和label的类型都是torch.float类型即可。使用label.dtype查看tensor的类型。 ...