Pytorch: Peringatan Pengguna: indeks tensor 0-redup yang tidak valid

Dibuat pada 28 Mar 2018  ·  10Komentar  ·  Sumber: pytorch/pytorch

Ketika saya menginstal pytorch versi terbaru dengan kode sumber, saya mendapatkan kesalahan:

UserWarning: indeks tensor 0-redup yang tidak valid. Ini akan menjadi kesalahan di PyTorch 0.5. Gunakan tensor.item() untuk mengonversi tensor 0-redup ke angka Python
train_loss += loss.data[0]
Traceback (panggilan terakhir terakhir):........................ 29/10/2984 Langkah: 61ms | Tot: 2s170ms | Rugi: File "testgn.py", baris 267, di
kereta api (zaman)
File "testgn.py", baris 199, di kereta
% (train_loss/(batch_idx+1), 100.*benar/total, benar, total))
RuntimeError: nilai tidak dapat dikonversi ke tipe uint8_t tanpa overflow: 264

Omong-omong, kode berjalan dengan baik di pytorch yang diinstal oleh conda.

Komentar yang paling membantu

Anda mungkin harus mengubah loss.data[0] menjadi loss.item() seperti yang ditunjukkan dalam pesan kesalahan.

Semua 10 komentar

Saya pikir Anda perlu menyelesaikan masalah jenis yang benar, saya percaya bahwa jenis yang benar yang Anda dapatkan adalah 'byteTensor'.

Saya menyesal mendengarnya, saya pernah mengalami masalah ini sebelumnya, saya harap ide saya dapat membantu Anda.

Anda mungkin harus mengubah loss.data[0] menjadi loss.item() seperti yang ditunjukkan dalam pesan kesalahan.

Ya, ini adalah efek samping dari penggabungan Variabel/Tensor. Ikuti pesan kesalahan (atau kirimkan secara eksplisit ke float dengan float(loss)

/home/kerax/usys/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:31: UserWarning: indeks tensor 0-redup yang tidak valid. Ini akan menjadi kesalahan di PyTorch 0.5. Gunakan tensor.item() untuk mengonversi tensor 0-redup ke angka Python
/home/kerax/usys/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:32: UserWarning: indeks tensor 0-redup yang tidak valid. Ini akan menjadi kesalahan di PyTorch 0.5. Gunakan tensor.item() untuk mengonversi tensor 0-redup ke angka Python

Iter: 0, D: 1,351, G: 0,6499

Saya mendapatkan kesalahan yang sama tetapi memperbaikinya dengan loss.item() seperti [vishwakftw] yang disebutkan di atas. Terima kasih

Terima kasih untuk [vishwakftw], ini adalah masalah versi pytorch

Saya mendapatkan kesalahan ini, adakah yang tahu cara mengatasinya, Terima kasih sebelumnya!


IndexError Traceback (panggilan terakhir terakhir)

di()
21 save_file_name = 'jigsaw_cifar100_e{}_s{}.pk'.format(n_epochs, sinkhorn_iter)
22 histori = train_model(model, kriteria, pengoptimal, train_loader, validasi_loader,
---> 23 n_epochs=n_epochs, save_file_name=save_file_name)
24

di train_model(model, kriteria, pengoptimal, train_loader, validasi_loader, n_epochs, save_file_name)
38 pengoptimal.zero_grad()
39 keluaran = model(x_in)
---> 40 n_correct_pred += compute_acc(vecmat2perm2x2(outputs), perms, False).data[0]
41 kerugian = kriteria(keluaran, y_in)
42 rugi. mundur()

IndexError: indeks tensor 0-redup yang tidak valid. Gunakan tensor.item() untuk mengonversi tensor 0-redup ke angka Python

Saya mendapatkan kesalahan ini, adakah yang tahu cara mengatasinya, Terima kasih sebelumnya!


IndexError Traceback (panggilan terakhir terakhir)

di()
21 save_file_name = 'jigsaw_cifar100_e{}_s{}.pk'.format(n_epochs, sinkhorn_iter)
22 histori = train_model(model, kriteria, pengoptimal, train_loader, validasi_loader,
---> 23 n_epochs=n_epochs, save_file_name=save_file_name)
24

di train_model(model, kriteria, pengoptimal, train_loader, validasi_loader, n_epochs, save_file_name)
38 pengoptimal.zero_grad()
39 keluaran = model(x_in)
---> 40 n_correct_pred += compute_acc(vecmat2perm2x2(outputs), perms, False).data[0]
41 kerugian = kriteria(keluaran, y_in)
42 rugi. mundur()

IndexError: indeks tensor 0-redup yang tidak valid. Gunakan tensor.item() untuk mengonversi tensor 0-redup ke angka Python

Ikuti petunjuk dalam pesan kesalahan

Apakah halaman ini membantu?
0 / 5 - 0 peringkat

Masalah terkait

soumith picture soumith  ·  3Komentar

cdluminate picture cdluminate  ·  3Komentar

miguelvr picture miguelvr  ·  3Komentar

ikostrikov picture ikostrikov  ·  3Komentar

SeparateReality picture SeparateReality  ·  3Komentar