Pytorch: UserWarning: 0차원 텐서의 잘못된 인덱스

나는 당신이 올바른 유형의 문제를 해결해야 한다고 생각합니다. 나는 당신이 얻는 올바른 유형이 'byteTensor'라고 믿습니다.

유감스럽게도 전에도 이 문제를 겪은 적이 있습니다. 제 아이디어가 도움이 되기를 바랍니다.

오류 메시지에 표시된 대로 loss.data[0] 를 loss.item() 로 변경해야 할 수 있습니다.

예, 이것은 Variable/Tensor 병합의 부작용입니다. 오류 메시지를 따르십시오(또는 float(loss) 를 사용하여 명시적으로 float로 캐스트하십시오.

/home/kerax/usys/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:31: UserWarning: 0차원 텐서의 잘못된 인덱스입니다. 이것은 PyTorch 0.5의 오류입니다. tensor.item()을 사용하여 0차원 텐서를 Python 숫자로 변환합니다.
/home/kerax/usys/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:32: UserWarning: 0차원 텐서의 잘못된 인덱스입니다. 이것은 PyTorch 0.5의 오류입니다. tensor.item()을 사용하여 0차원 텐서를 Python 숫자로 변환합니다.

반복: 0, D: 1.351, G: 0.6499

같은 오류가 발생했지만 위에서 언급한 [vishwakftw]와 같이 loss.item()으로 수정했습니다. 감사합니다

[vishwakftw] 감사합니다. 이것은 pytorch'버전 문제입니다.

이 오류가 발생합니다. 해결 방법을 아는 사람이 있습니까? 미리 감사드립니다!

IndexError 역추적(가장 최근 호출 마지막)

~에()
21 save_file_name = 'jigsaw_cifar100_e{}_s{}.pk'.format(n_epochs, sinkhorn_iter)
22 history = train_model(모델, 기준, 옵티마이저, train_loader, validation_loader,
---> 23 n_epochs=n_epochs, save_file_name=save_file_name)
24

train_model(모델, 기준, 최적화 프로그램, train_loader, validation_loader, n_epochs, save_file_name)에서
38화
39개 출력 = 모델(x_in)
---> 40 n_correct_pred += compute_acc(vecmat2perm2x2(출력), perms, False).data[0]
41 손실 = 기준(출력, y_in)
42화

IndexError: 0차원 텐서의 잘못된 인덱스입니다. tensor.item()을 사용하여 0차원 텐서를 Python 숫자로 변환합니다.

이 오류가 발생합니다. 해결 방법을 아는 사람이 있습니까? 미리 감사드립니다!

IndexError 역추적(가장 최근 호출 마지막)

~에()
21 save_file_name = 'jigsaw_cifar100_e{}_s{}.pk'.format(n_epochs, sinkhorn_iter)
22 history = train_model(모델, 기준, 옵티마이저, train_loader, validation_loader,
---> 23 n_epochs=n_epochs, save_file_name=save_file_name)
24

train_model(모델, 기준, 최적화 프로그램, train_loader, validation_loader, n_epochs, save_file_name)에서
38화
39개 출력 = 모델(x_in)
---> 40 n_correct_pred += compute_acc(vecmat2perm2x2(출력), perms, False).data[0]
41 손실 = 기준(출력, y_in)
42화

IndexError: 0차원 텐서의 잘못된 인덱스입니다. tensor.item()을 사용하여 0차원 텐서를 Python 숫자로 변환합니다.

오류 메시지의 지침을 따르십시오.