Question

第一个使用pytorch的项目，我试图将MNIST标签'int'转换为火炬'变量'。调试器说它没有维度？！

# numpy mnist data
X_train, Y_train = read_data("training")
X_test , Y_test  = read_data("testing")

arr = np.zeros(5)
for i in range(5):
    # in your training loop:
    costs_ = 0
    for k in range(10000):
        optimizer.zero_grad()                            # zero the gradient buffers
        a = torch.from_numpy(np.expand_dims(X_train[k].flatten(), axis=0)).float()
        b = torch.from_numpy(np.array(Y_train[k], dtype=np.float)).float()
        input = Variable(a)
        output = net(input)
        target = Variable(b)                             # PROBLEM!!
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()                                 # Does the update

        costs_ += loss.data.numpy()
    arr[i] = costs_ 
    print(i)

抛出的错误是：“RuntimeError：输入和目标有不同数量的元素：input [1 x 1]有1个元素，而target []有0个元素/ b / wheel / pytorch-src / torch / lib / THNN /通用/ MSECriterion.c：12"

Answer 1

错误告诉您到底发生了什么。您的target变量为空。

编辑（在下面的评论之后）：

如果Y_train[k] = 5，则np.array(Y_train[k], dtype=np.float).shape = ()，然后Variable(b)成为没有维度的张量。

为了解决此问题，您需要将列表传递给np.array()而不是整数或浮点数。

像这样：

b = torch.from_numpy(np.array([Y_train[k]], dtype=np.float)).float()

将'int'转换为pytorch'Variable'会产生问题

1 个答案: