开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

PyTorch nn.CrossEntropyLoss IndexError:目标2越界

是指在使用PyTorch的nn.CrossEntropyLoss函数时出现了目标2越界的错误。

nn.CrossEntropyLoss是一个用于多分类任务的损失函数，它结合了LogSoftmax函数和负对数似然损失函数。它的输入通常是网络输出的预测结果和真实标签，通过计算预测结果与真实标签之间的交叉熵损失来评估模型的性能。

目标2越界的错误意味着在给定的真实标签中，存在一个超过范围的索引值。索引越界通常是由于标签数据不正确或者网络输出结果维度与标签维度不匹配引起的。

要解决这个错误，可以尝试以下几个步骤：

检查标签数据：确保标签数据的值范围正确，且与模型输出结果的类别数目匹配。例如，如果模型输出有5个类别，标签数据应该从0到4。
检查模型输出：确保模型输出的维度与标签维度匹配。如果模型输出是一个向量，维度应该为类别数目。如果模型输出是一个矩阵，确保维度的大小与标签的维度匹配。
检查数据加载：检查数据加载和预处理过程中是否有错误导致标签数据与模型输出不匹配。
检查网络结构：确保网络结构中的各个层次与模型输出的维度匹配，特别是最后一层的输出维度应该与类别数目相同。

如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试在PyTorch的官方文档、论坛或者社区中寻求帮助，或者参考相关教程和示例代码。

对于云计算领域的相关技术和名词，以下是一些常见的概念和推荐的腾讯云产品：

云计算：云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式，包括计算、存储、数据库、网络等。
前端开发：前端开发是指开发网页和Web应用程序的技术，通常涉及HTML、CSS和JavaScript等前端技术。
后端开发：后端开发是指开发服务器端程序和处理后台逻辑的技术，通常涉及数据库操作、服务器端框架等。
软件测试：软件测试是指通过验证和验证软件的正确性、完整性和质量来评估软件的过程。
数据库：数据库是用于存储、管理和访问数据的系统，常见的数据库包括关系型数据库（如MySQL）和NoSQL数据库（如MongoDB）。
服务器运维：服务器运维是指管理和维护服务器硬件和软件的工作，包括配置、监控、备份和故障排除等。
云原生：云原生是一种构建和运行应用程序的方法，旨在利用云计算平台的优势，包括弹性、可扩展性和容错性。
网络通信：网络通信是指在计算机网络中进行信息传输和交换的过程，包括协议、路由和数据传输等。
网络安全：网络安全是保护计算机网络和系统免受未经授权的访问、损坏或入侵的过程。
音视频：音视频是指处理和传输音频和视频数据的技术，涉及编码、解码、流媒体等。
多媒体处理：多媒体处理是指处理和编辑多媒体内容（如图像、音频、视频）的技术。
人工智能：人工智能是模拟人类智能的理论和技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
物联网：物联网是指通过互联网连接和交互的物体和设备的网络，涵盖传感器、通信、数据分析等技术。
移动开发：移动开发是指开发移动应用程序的技术，包括Android开发和iOS开发等。
存储：存储是指数据的保存和访问过程，云存储是将数据存储在云计算平台上的服务。
区块链：区块链是一种去中心化的分布式账本技术，用于记录交易和数据。
元宇宙：元宇宙是指基于虚拟现实技术构建的虚拟世界，包括游戏、社交网络、虚拟现实体验等。

腾讯云相关产品链接地址：

云计算：https://cloud.tencent.com/product/cvm
前端开发：https://cloud.tencent.com/product/cdn
后端开发：https://cloud.tencent.com/product/scf
软件测试：https://cloud.tencent.com/product/ttci
数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
服务器运维：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云原生：https://cloud.tencent.com/product/tke
网络通信：https://cloud.tencent.com/product/vpc
网络安全：https://cloud.tencent.com/product/sas
音视频：https://cloud.tencent.com/product/vod
多媒体处理：https://cloud.tencent.com/product/mme
人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mapp
存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/vod

相关搜索:IndexError:目标60972032越界 IndexError:表格学习器fatai2中的Target -1越界错误 Pytorch ValueError:预期目标大小(2，13)，在调用CrossEntropyLoss时获取torch.Size([2])如何程序传到云服务器腾讯云服务器连接教程腾讯云怎么监控服务器租云服务器挖矿怎么用闲置主机搭建云服务器云服务器ip设置方法腾讯云服务器登录链接

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别

以前我浏览博客的时候记得别人说过，BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。可以知道，BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss　CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类。

01

Pytorch_第六篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数

在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念。本文主要介绍神经网络常用的损失函数。

05

【BK】一文了解交叉熵（CrossEntropyLoss）

在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()。该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选的参数权值应该是一个1D张量。当你有一个不平衡的训练集时，这是是非常有用的。那么针对这个函数，下面将做详细的介绍。

02

PyTorch8：损失函数

PyTorch 的 Loss Function（损失函数）都在 torch.nn.functional 里，也提供了封装好的类在 torch.nn 里。

04

Pytorch模型训练实用教程学习笔记：三、损失函数汇总

最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial

04

pytorch进行CIFAR-10分类（3）定义损失函数和优化器

pytorch将深度学习中常用的优化方法全部封装在torch.optim之中，所有的优化方法都是继承基类optim.Optimizier

01

Pytorch - Cross Entropy Loss

Pytorch - Cross Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.KLDivLoss torch.nn.BCELoss torch.nn.BCEWithLogitsLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss 1. CrossEntropyLoss class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=T

02

Pytorch - Cross Entropy Loss

Pytorch - Cross Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.KLDivLoss torch.nn.BCELoss torch.nn.BCEWithLogitsLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss 1. CrossEntropyLoss class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True

06

CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络（中）

本节介绍在LeNet5中求loss的操作。本结构使用CrossEntropyLoss进行求loss 首先引入工具包 import torch.nn.functional as F 加入代码 self.criteon = nn.CrossEntropyLoss() 返回logits return logits 下面开始写运行函数返回main.py文件中为加快运算速度，定义硬件加速 device = torch.device('cuda') 设置迭代次数 for epoch in range(1000):

01

Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。

07

讲解PyTorch 多分类损失函数

在机器学习中，多分类问题是指将样本分为两个以上的类别。为了对多分类问题进行有效的训练，我们需要使用适当的损失函数来度量模型预测与真实标签之间的差异。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了多种多分类损失函数的实现。本文将带您了解PyTorch中一些常用的多分类损失函数及其用法。

00

pytorch lstm时间序列预测问题踩坑「建议收藏」

nn.CrossEntropyLoss()要求target目标值即真实值是标签，是torch.int64类型数据，即整数，不允许小数，如果输入小数会强行取整，应该用

01

Pytorch训练网络模型过程中Loss为负值的问题及其解决方案

程序主要通过深度学习实现一个分类任务。编程与debug过程全部在windows10系统，Pycharm2018v1.4的IDE下完成，主要框架为pytorch 1.2.0。复现过程中采用了交叉熵损失函数计算Loss。训练过程中输出信息如下：

03

损失函数

一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)

01

CNN简单实战：pytorch搭建CNN对猫狗图片进行分类

在上一篇文章：CNN训练前的准备：pytorch处理自己的图像数据（Dataset和Dataloader），大致介绍了怎么利用pytorch把猫狗图片处理成CNN需要的数据，今天就用该数据对自己定义的CNN模型进行训练及测试。

01

【动手学深度学习】softmax回归的简洁实现详情

启动jupyter notebook，使用新增的pytorch环境新建ipynb文件，为了检查环境配置是否合理，输入import torch以及torch.cuda.is_available() ，若返回TRUE则说明研究环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但研究运行是在CPU进行的，结果如下：

01

9大PyTorch最重要的操作！！

PyTorch的张量类似于Numpy数组，但它们提供了GPU加速和自动求导的功能。张量的创建可以通过torch.Tensor，也可以使用torch.zeros、torch.ones等函数。

01

详解1D target tensor expected, multi-target not supported

在深度学习中，当我们使用神经网络模型进行训练时，有时会遇到 "1D target tensor expected, multi-target not supported" 这样的错误信息。这个错误通常表示我们的模型期望一个一维向量作为目标值，但实际上我们传递了一个多维张量作为目标值。

01

【Pytorch 】笔记六：初始化与 18 种损失函数的源码解析

疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊，跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来，我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch，并且这种背程序的思想本身就很可怕，所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来，学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。

06

PyTorch-GPU加速实例

软件：Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1

02

pytorch基础知识-GPU加速

一般我们在使用笔记本电脑或者台式机进行神经网络结构计算时，默认使用cpu计算，但cpu运算速度十分有限，一个专门搞学术研究的人常配备一个英伟达显卡来加速计算。

01

PyTorch 的 10 条内部用法

欢迎阅读这份有关 PyTorch 原理的简明指南[1]。无论您是初学者还是有一定经验，了解这些原则都可以让您的旅程更加顺利。让我们开始吧！

01

最完整的PyTorch数据科学家指南（2）

因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入。现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。

02

深度学习基础：4.Pytorch搭建基础网络模型

使用Pytorch之前，首先要理清楚Pytorch基本架构。 Pytorch的核心库是torch，根据不同领域细分可以分成计算机视觉、自然语言处理和语音处理，这三个领域分别有自己对应的库，即torchvision、torchtext、torchaudio。

05

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

报错的原因是，在pytorch中做损失函数计算时，标签为（batch,height,width），如果类别为10类，那么其中的值应该为 0~9，即： 0<= value<=C-1,其中C为通道数，或类别数

02

使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化

在机器学习中，L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术，它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现。

01

「深度学习一遍过」必修11：优化器的高级使用+学习率迭代策略+分类优化目标定义

优化算法，尤其是填入的这几个参数无法阻止模型梯度发散，所以决定换个优化算法试试，具体见下文。

02

pytorch_lightning模型训练加速技巧与涨点技巧

pytorch-lightning 之于 pytorch，就如同keras之于 tensorflow.

02

PyTorch 实战（模型训练、模型加载、模型测试）

https://github.com/huzixuan1/Loader_DateSet

02

使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化

L1 正则化的特点是它可以产生稀疏模型，即许多模型参数会被设置为零。这种特性使得L1正则化不仅可以防止过拟合，还可以进行特征选择。

01

详解 Pytorch 实现 MNIST[通俗易懂]

项目虽然简单，但是个人建议还是将各个模块分开创建，特别是对于新人而言，模块化的创建会让读者更加清晰、易懂。

03

PyTorch 揭秘：构建MNIST数据集

👋 今天我们继续来聊聊PyTorch，这个在深度学习领域火得一塌糊涂的开源机器学习库。PyTorch以其灵活性和直观的操作被广大研究人员和开发者所青睐。

01

pytorch_lightning深入浅出

pytorch-lightning 的核心设计哲学是将深度学习项目中的研究代码(定义模型) 和工程代码 (训练模型) 相互分离。

02

PyTorch之迁移学习实战

迁移学习是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。通常，源领域数据量充足，而目标领域数据量较小，迁移学习需要将在数据量充足的情况下学习到的知识，迁移到数据量小的新环境中。

01

PyTorch专栏（五）：迁移学习

实际中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，很难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足够大数据集]。通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet, 然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。

04

词！自然语言处理之词全解和Python实战！

在自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）领域，“词”构成了语言的基础单位。与此同时，它们也是构建高级语义和语法结构的基石。在解决各种NLP问题，如机器翻译、情感分析、问答系统等方面，对“词”的全面了解不仅有助于我们设计更高效的算法，还能加深我们对语言本质的认识。

02

CNN实战（二）：pytorch搭建CNN对猫狗图片进行分类

在上一篇文章：CNN实战（一）：pytorch处理图像数据（Dataset和Dataloader）里，大致介绍了怎么利用pytorch把猫狗图片处理成CNN需要的数据，本篇文章主要用该数据对自己定义的CNN模型进行训练及测试。

02

PyTorch内置损失函数汇总！！

损失函数也叫代价函数（cost function）/ 准测（criterion）/ 目标函数（objective function）/ 误差函数（error function）。

01

Pytorch中的Distributed Data Parallel与混合精度训练（Apex）

Distributed data parallel training in Pytorchyangkky.github.io

02

基于深度学习的图像语义分割（Deep Learning-based Image Semantic Segmentation）

深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中之一就是图像语义分割（Image Semantic Segmentation）技术。图像语义分割是指将图像中的每个像素分配到其对应的语义类别中，从而实现对图像的细粒度理解和分析。本文将介绍基于深度学习的图像语义分割算法以及其在实际应用中的意义和挑战。

04

PyTorch 学习 -6- 损失函数

功能：计算二分类任务时的交叉熵（Cross Entropy）函数。在二分类中，label是{0,1}。对于进入交叉熵函数的input为概率分布的形式。一般来说，input为sigmoid激活层的输出，或者softmax的输出。

03

手把手教你用PyTorch创建首个神经网络

随着深度学习领域日益渐火以及网络上的前沿文章铺天盖地地出现，人们很容易将深度学习视为是只对数学博士开放的高级领域——但本文要证明这种观点是错的。

00

【动手学深度学习】多层感知机之暂退法研究详情

启动jupyter notebook，使用新增的pytorch环境新建ipynb文件，为了检查环境配置是否合理，输入import torch以及torch.cuda.is_available() ，若返回TRUE则说明研究环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但研究运行是在CPU进行的，结果如下：

01

深度学习入门之Pytorch 数据增强的实现

卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。

04

Pytorch小项目-基于卷积神经网络的CIFAR10分类器

今天我们来讲一篇入门级必做的项目，如何使用pytorch进行CIFAR10分类，即利用CIFAR10数据集训练一个简单的图片分类器。

01

Pytorch框架实现mnist手写库识别（与tensorflow对比）

前言最近在学习过程中需要用到pytorch框架，简单学习了一下，写了一个简单的案例，记录一下pytorch中搭建一个识别网络基础的东西。对应一位博主写的tensorflow的识别mnist数据集，将其改为pytorch框架，也可以详细看到两个框架大体的区别。

05

pyTorch入门（二）——常用网络层函数及卷积神经网络训练

上一篇《pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层

01

利用pytorch实现图像识别demo

2.准备数据集，并将其转换为适合PyTorch使用的格式（例如，利用 torchvision 库中的 transform 处理图像数据，并将其转换为 tensor）。

05

TextRNN的PyTorch实现

参考这篇论文Finding Structure in Time(1990)，如果你对RNN有一定的了解，实际上不用看，仔细看我代码如何实现即可。如果你对RNN不太了解，请仔细阅读我这篇文章RNN Layer，结合PyTorch讲的很详细

07

解决问题使用invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got

当我们在使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）时，经常会遇到各种错误信息。其中一个常见的错误是"invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0"。这个错误表示张量的尺寸不匹配，除了第0维之外。出现这个错误的原因通常是因为我们在进行张量操作时，尺寸不一致导致的。下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭