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如何求解UserWarning:使用与输入大小(torch.Size([1]))不同的目标大小(torch.Size([]))？

UserWarning:使用与输入大小(torch.Size([1]))不同的目标大小(torch.Size([]))是一个警告信息，它表示在使用PyTorch进行深度学习模型训练或推理时，目标大小与输入大小不匹配。这通常是由于模型输出与目标标签的维度不一致导致的。

要解决这个警告，可以采取以下几种方法：

检查模型输出和目标标签的维度：首先，确保模型输出的维度与目标标签的维度相匹配。可以使用print语句或调试器来检查它们的形状。如果它们不匹配，可能需要调整模型的最后一层或目标标签的形状，使它们一致。
使用适当的损失函数：确保选择了适当的损失函数，它能够处理输入和目标标签之间的维度不匹配。例如，对于分类任务，可以使用交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss()，它可以处理输入为(batch_size, num_classes)和目标标签为(batch_size)的情况。
调整输入数据的形状：如果输入数据的形状与目标标签的形状不匹配，可以尝试调整输入数据的形状，使其与目标标签的形状一致。可以使用torch.reshape()或torch.view()函数来改变张量的形状。
检查数据预处理过程：如果在数据预处理过程中对输入数据进行了修改，可能会导致输入和目标标签的维度不匹配。确保数据预处理过程正确，并且不会改变输入和目标标签的形状。
检查批处理大小：如果使用了批处理训练，确保批处理大小与模型期望的输入大小一致。有时，警告可能是由于批处理大小设置不正确导致的。

总结起来，解决UserWarning:使用与输入大小不同的目标大小的问题，需要检查模型输出和目标标签的维度是否匹配，选择适当的损失函数，调整输入数据的形状，检查数据预处理过程，以及确保批处理大小设置正确。通过这些方法，可以解决这个警告并确保模型的正常运行。

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相关搜索:如何修复UserWarning:不推荐使用与输入大小(torch.Size([]))不同的目标大小(torch.Size([1]))ValueError:不推荐使用与输入大小(torch.Size([16，1]))不同的目标大小(torch.Size([2，1]))ValueError:目标大小(torch.Size([16]))必须与输入大小(torch.Size([16，1]))相同 PyTorch ValueError:目标大小(torch.Size([64]))必须与输入大小(torch.Size([15]))相同训练时每个通道需要1个以上的值，获得输入大小torch.Size([1，xx])React:如何使用antd创建不同大小的输入域？下面的编码器-解码器模型如何生成与输入大小不同的输出？matmul:输入操作数1的核心维度0不匹配，gufunc签名为(n?，k)，(k，m?)->(n?，m?)(大小20与10不同)memcache移动端 mianfei域名注册

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Variable和Tensor合并后，PyTorch的代码要怎么改？

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本文转载自：知乎专栏作者：人工智能原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/135320350 本文已经过原文作者授权转载，禁止二次转载。

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