左边是用pytorch的resNet网络模型训练，右边是官方入门的神经网络模型。左边运行一直报维度不一样的错误，我调试发现维度和右边代码的维度是一样的，数据集和误差函数也都是用同一个。为什么会出现左边代码运行不了，右边的可以运行？
nn.CrossEntropyLoss(x,label)报x维度与label维度不一样
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- 2022-07-22 18:00回答 1 已采纳 左边images维度 和右边的output维度不一致
- 2022-08-26 11:49回答 3 已采纳 nn.Sigmoid()返回的是一个对象，torch.nn.funcitonal.sigmoid()是一个函数。nn.Sigmoid对象在其源代码中也是调用torch.nn.funcitonal.si
- 2022-02-16 19:57回答 3 已采纳 视频教程中使用的版本较低，一些方法或函数弃用，变更了用法。如nn.functional.sigmoid 变为torch.sigmoid ，nn.functional.tanh用 torch.tanh代
- 2023-03-10 21:26听风吹等浪起的博客 解释分类和分割中，CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数的作用
- 2022-07-10 20:23回答 1 已采纳 请确保colSum内的内容的是二维或以上数组利用dim()函数确定colsum函数内的维度，如果不是2维，尝试将格式转化为二维数组。
- 2021-04-03 22:23回答 4 已采纳 因为nn.Conv2d方法的返回值就是函数，函数也是可以赋值传递的
- 2022-08-10 19:30回答 1 已采纳 mask就是“遮掩”，简单来说就是让一些weight强制变为0，不参与训练过程。具体效用跟你的使用环境有关。
- 2023-03-26 16:26wtttcl的博客 交叉熵loss
- 2023-03-22 16:17回答 5 已采纳 基于最新版ChatGPT4的回答，望采纳!!!有其他问题也可以询问我哦、”(最新版更智能，功能更加强大) 这个问题是由于在循环中，计算图被保留了，但在每次循环时，其实我们需要重新构建计算图。因此，需要
- 2020-03-19 00:25回答 2 已采纳 http://ddrv.cn/a/147680
- 2022-08-12 14:57回答 1 已采纳 原论文是第一种，所以用第一种肯定没问题，第二种也有人用，主要是为了保证两个loss贡献差不多，毕竟softloss里有做平滑，所以都可以哈，还是要看哪种收敛更快，效果很好
- 2022-05-10 16:15一穷二白到年薪百万的博客 目录1 交叉熵的定义2 交叉熵的数学原理3 Pytorch交叉熵实现3.1 举个栗子3.2 Pytorch实现3.3 F.cross_entropy参考文献 1 交叉熵的定义 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，为什么这么说呢，...
- 2021-03-12 00:07回答 2 已采纳 在上面给的代码的第164行处插入 optimizer = optimizers.Adam(lr=1e-4) 重新初始化optimizer，这样两个模型训练后的测试结果就一样了，望采纳
- 2021-01-20 11:59criterion = nn.CrossEntropyLoss() output = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) label = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) loss = criterion(output, label) print(网络输出为3个5类:) print...
- 2022-02-28 21:26uestc_hjw的博客 因此，我的模型输出（输入给loss函数）为16×140×2，对140个短序列作二分类，loss使用nn.CrossEntropyLoss()，多维输出。 官方文档定义为： 为简单起见，我的测试代码如下所示： 输入input
- 2023-02-10 17:49视觉萌新、的博客 PyTorch学习笔记：nn.CrossEntropyLoss——交叉熵损失
- 2022-05-05 23:37Unstoppable~~~的博客 torch.nn.CrossEntropyLoss()使用注意 CrossEntropyLoss(将 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 结合在一个类中)一般用于计算分类问题的损失值，可以计算出不同分布之间的差距。 CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss...
- 2023-03-23 15:41hellozhxy的博客 本文主要讲述CrossEntropyLoss函数内部的计算逻辑
- 2022-12-08 16:22nutron-ma的博客 结论 nn.CrossEntropyLoss (y_pred, y_label)的顺序不要搞错 y_pred的形状(N,分类数)，一般为（batch,分类数），如全连接网络输出MINIST手写数字中的（64，10） y_label在pytorch中允许两种形式的输入： 输入索引，...
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