RuntimeError: _thnn_mse_loss_forward не реализовано для типа torch.cuda.LongTensor - PullRequest
Новая
       49

RuntimeError: _thnn_mse_loss_forward не реализовано для типа torch.cuda.LongTensor

0 голосов
/ 26 февраля 2019

Я использую PyTorch, но получаю ошибку!Мой код ошибки следующий: 


for train_data in trainloader:
    example_count += 1
    if example_count == 100:
        break
    optimer.zero_grad()
    image, label = train_data
    image = image.cuda()
    label = label.cuda()
    out = model(image)
    _, out = torch.max(out, 1)
    # print(out.cpu().data.numpy())
    # print(label.cpu().data.numpy())
    # out = torch.zeros(4, 10).scatter_(1, out.cpu(), 1).cuda()
    # label= torch.zeros(4, 10).scatter_(1, label.cpu(), 1).cuda()
    l = loss(out, label)
    l.bakeward()
    optimer.setp()
    j += 1
    count += label.size(0)
    acc += (out == label).sum().item()
    if j % 1000 == 0:
        print(j + ' step:curent accurity is %f' % (acc / count))

трассировка: 

    Traceback (most recent call last):
  File "VGG实现.py", line 178, in <module>
    utils.train(testloader,model)
  File "VGG实现.py", line 153, in train
    l=loss(out,label)
  File "/home/tang/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 489, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/tang/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/loss.py", line 435, in forward
    return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)
  File "/home/tang/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2156, in mse_loss
    ret = torch._C._nn.mse_loss(expanded_input, expanded_target, _Reduction.get_enum(reduction))
RuntimeError: _thnn_mse_loss_forward is not implemented for type torch.cuda.LongTensor

Я получаю ответ, который здесь Pytorch RuntimeError: "host_softmax" не реализовано для torch.cuda.LongTensor '

Но я не знаю, как решить этот вопрос.

1 Ответ

0 голосов
/ 26 февраля 2019

Посмотрите документацию torch.max(): 

torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor)

Возвращает максимальное значение каждой строки входного тензора в заданной размерности dim.Второе возвращаемое значение - это местоположение индекса каждого найденного максимального значения (argmax).

Ваша строка кода 

_, out = torch.max(out, 1)

Принимает прогноз float модель, out, и использует torch.max() для возврата argmax = type long int индекса максимального прогноза.
Полученное сообщение об ошибке состоит в том, что ваш *Функция 1023 * (вы используете кросс-энтропию с softmax, я думаю) не поддерживает первый аргумент типа long .
Более того, вы не можете использовать производную через argmax - поэтому я не думаю, что преобразование out плавание с использованием .to(torch.float) также пойдет вам на пользу.
Функция softmax в используемой вами функции потерь заботится о argmax для вас.

...