我查了 invalid index of a 0-dim tensor应该是将 loss.data[0]改为loss.item ()
但是第258行并没有出现loss.data[0]，而且原来257行报同样的错我已经改了
呜呜呜呜呜救救孩子，求大佬帮助
pytorch报错 invalid index of a 0-dim tensor，有点玄幻，求大佬帮助
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- 2020-09-05 22:14回答 1 已采纳 检查显示卡是否兼容、驱动程序、cuda sdk和cudaa 的安装。
- 2022-10-19 08:47回答 1 已采纳 你看下这篇博客吧, 应该有用👉 ：pytorch+cnn+lstm+词向量
- 2023-03-07 22:10回答 2 已采纳 该回答引用ChatGPT 这个错误提示表示您的计算机中已经存在一个名为pytorch的conda环境。您可以尝试以下方法解决这个问题： 使用不同的环境名称：尝试使用其他名称创建新的conda环境，例
- 2022-05-26 19:49qq_36205653的博客 pytorch报错tensor.item()——IndexError: invalid index of a 0-dim tensor
- 2021-10-14 12:14回答 3 已采纳 应该是包过大，近1G,网络连接中断，下载的数据长度不够。尝试用下载工具或浏览器下载，到本地安装。参考： pytorch安装本地安装_LiDLMU的博客-CSDN博客_py
- 2022-06-15 15:18回答 1 已采纳 因为第11行把__init__写成了__int__，所以Net没有正确实例化。另外还有两处少了括号：第25行要写成 loss_function = nn.MSELoss() 第37行要写成 plt.
- 2021-09-01 08:55
pytorch报错RuntimeError: v1.summary.FileWriter is not compatible with eager execution
python
pytorch
神经网络
回答 1 已采纳 这是torch还是tensorflow的 信息太少了 - 2019-09-05 10:23_123杨子江的博客 感谢大佬分享经验！！！ 1、安装完成后，不能import torch，提示 ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS 解决办法：有很多答案都说是将import torch放在import cv2之前，但我试了之后...
- 2022-07-28 21:27回答 2 已采纳 法一：遍历64个边，每边 用 repeat 变成 all_edges 的形状，然后利用“==” ，取出为 True 的索引。法二：将 all_edges:tensor shape[2,10640] 增
- 2022-04-10 19:40回答 1 已采纳 交换3个维度的顺序, 假设原来的顺序是(W, H, B), permute(2, 0, 1)之后就是(B, W, H), 因为torch里面第一个维度普遍都是batchnum,
- 2022-05-14 22:44回答 2 已采纳 这个安装需要检查你的电脑里已安装的东西是否符合要求，比如你的电脑是否安装英伟达显卡，cuda的版本，python的版本。如果这些都符合要求还是会出现这样的情况，建议使用conda创建虚拟环境然后在按照
- 2021-01-11 19:42墨理学AI的博客 RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0 分析： Sizes of tensors dimension 说明 错误的发生是因为 tensors 的维度 不一致； 我的 第一反应是检查数据是不.
- 2022-03-21 18:23回答 1 已采纳 首先，你的3.10和3.7是在不同环境中的python，3.10是你其他路径下面的python，而3.7是anaconda环境下面的python。比较建议的是将其他环境的卸载点儿保留conda环境的p
- 2020-04-29 00:25NeXT_Vision的博客 - torch.Tensor的数据类型 - 值类型(value type)与引用类型(reference type) - 单精度(float)与双精度(double) - torch.Tensor的数据类型转换 - 搭建子网络 - the method `tensor.new()` in Pytorch - `torch.Tensor...
- 2022-07-10 22:14式微μ的博客 本文主要描述了如何在ubuntu上使用现在热度和关注度比较高的Pytorch(深度学习框架)构建一个简单的卷积神经网络，并对MNIST数据集进行了训练和测试以及在这过程中遇到的问题及相关思考小结。
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