Объект 'int' не имеет атрибута 'size' " - PullRequest
Новая
       19

Объект 'int' не имеет атрибута 'size' "

0 голосов
/ 11 января 2020

F.nll_loss: я получаю

AttributeError: у объекта int нет атрибута 'size'

, когда я пытаюсь запустить этот код. Я также получаю фрагмент кода модуля.

повышение ValueError ('Ожидаемое 2 или более измерений (получено {})'. Формат (dim)), если input.size (0)! = Target .size (0):
повышение ValueError ('Ожидаемый ввод batch_size ({}) для соответствия целевому batch_size ({}).'
формат (input.size (0), target.size (0))) 

import torch
from torchvision import transforms, datasets
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pylab as plt

train_dataset = datasets.MNIST(root = '', train =True, download = True,
                                transform =transforms.Compose([transforms.ToTensor()]))

test_dataset = datasets.MNIST(root ='', download =True, train =False,
                               transform =transforms.Compose([transforms.ToTensor()]))
batch_size = 10
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size, shuffle =True)

test_dataset = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size, shuffle =True)
class Net(nn.Module):

  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.fc1 = nn.Linear(28*28, 64)
    self.fc2 = nn.Linear(64,64)
    self.fc3 = nn.Linear(64,64)
    self.fc4 = nn.Linear(64,10)

  def forward(self, x):
      x = F.relu(self.fc1(x))
      x = F.relu(self.fc2(x))
      x = F.relu(self.fc2(x))
      x = self.fc4(x)
      return F.log_softmax(x, dim=1)

x=torch.rand((28,28))
x=x.view(-1,28*28)
net =Net()
out=net(x)
out
import torch.optim as optim

optimizer =optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

EPOCHS = 3
for epoch in range(EPOCHS):
  for data in train_dataset:
      x, y = data
      net.zero_grad()
      x=x.view(-1, 28*28)
      output = net(x)
      loss = F.nll_loss(output, y)
      loss.backward()
      optimizer.step()
  print(loss)

1 Ответ

2 голосов
/ 11 января 2020

Просто измените значение для l oop с: 

for data in train_dataset:

на 

for data in train_loader:
...