将“int”转换为pytorch“变量”会出现问题

Question

第一个使用 pytorch 的项目，我在尝试将 MNIST 标签“int”转换为 torch“变量”时陷入困境。调试器说它没有尺寸？！

# numpy mnist data
X_train, Y_train = read_data("training")
X_test , Y_test  = read_data("testing")

arr = np.zeros(5)
for i in range(5):
    # in your training loop:
    costs_ = 0
    for k in range(10000):
        optimizer.zero_grad()                            # zero the gradient buffers
        a = torch.from_numpy(np.expand_dims(X_train[k].flatten(), axis=0)).float()
        b = torch.from_numpy(np.array(Y_train[k], dtype=np.float)).float()
        input = Variable(a)
        output = net(input)
        target = Variable(b)                             # PROBLEM!!
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()                                 # Does the update

        costs_ += loss.data.numpy()
    arr[i] = costs_ 
    print(i)

抛出的错误是：“运行时错误：输入和目标具有不同数量的元素：输入[1 x 1]有1个元素，而目标[]在/b/wheel/pytorch-src/torch/lib/THNN/有0个元素通用/MSECriterion.c:12"

Answer 1

该错误准确地告诉您发生了什么。您的

target

变量为空。

编辑（在下面的评论之后）：

如果

Y_train[k] = 5

，则

np.array(Y_train[k], dtype=np.float).shape = ()

，进而

Variable(b)

成为无量纲张量。

为了解决此问题，您需要将列表传递给

np.array()

，而不是整数或浮点数。

像这样：

b = torch.from_numpy(np.array([Y_train[k]], dtype=np.float)).float()