thereblue

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2021-01-25 23:45 阅读 189

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关于使用pytorch构建GRU

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我使用了pytroch实现了GRU，调用了原有的模型，然后先是报了输入数据缺少维度的问题，当我使用

X_train = X_train.reshape( X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1])之后，在loss函数却出现了ValueError: Expected target size (128, 10), got torch.Size([128])的报错，

我不清楚为什么会有这个问题，因为原本的BPNN的代码中也是这样使用的loss函数，没有问题，这里的loss函数使用的是交叉熵损失

loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss()，我也知道这个错误是维度的问题，可是怎么改，我毫无头绪，请大佬指点

函数

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歇歇 2021-01-26 07:36
具有batch_first = True [batch_size，seq_len，features]`的output张量。

根据您的描述，我想您想使用上一步骤的激活进行分类，因此您可能希望通过以下方式对其进行切片：

nn.LSTMis returned in the shape
```
lstm_out, hidden = self.lstm(embeddings_out, hidden)
lstm_out = lstm_out[:, -1]
```
并进一步处理该张量。
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无厘头编程 2021-01-26 06:20
你的 shape 是不是（128，？， 10）？查查看。

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无厘头编程 2021-01-26 06:24
print(x.shape)

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无厘头编程 2021-01-26 06:27

你error说 ：                这里是128                这个消失了
X_train = X_train.reshape( X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1])

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无厘头编程 2021-01-26 06:44
对不起，看反了。你是少了数据。你的码show来看看。

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歇歇 2021-01-26 07:23
代码不完整，值出现问题

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歇歇 2021-01-26 07:34
“预期的目标尺寸{}，得到了{}”，目标尺寸错误，请从train_dataloader检查标签。

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歇歇 2021-01-26 07:42
x_train=x_train.reshape((x_train.shape[0],x_train.shape[1],1))

修改一下

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关于使用pytorch构建GRU python
2021-01-25 23:45

回答 8 已采纳具有batch_first = True [batch_size，seq_len，features]`的output张量。根据您的描述，我想您想使用上一步骤的激活进行分类，因此您可能希望通过以下方
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