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社区首页 >问答首页 >传递训练损失函数抛出:"TypeError:‘张量’对象不可调用“

传递训练损失函数抛出:"TypeError:‘张量’对象不可调用“
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Stack Overflow用户
提问于 2020-08-01 10:25:59
回答 1查看 853关注 0票数 1

我在GPU中使用Python3.x和pytors1.5.0。我试图用mnist数据编写一个简单的多项式logistic回归。

我的问题是loss()函数在遍历培训批时抛出一个TypeError: 'Tensor' object is not callable。让我困惑的是,错误并不出现在循环的第一次迭代中,但是对于第二批,我得到了下面的完整错误:

代码语言:javascript
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Traceback (most recent call last):
  File "/snap/pycharm-community/207/plugins/python-ce/helpers/pydev/pydevd.py", line 1448, in _exec
    pydev_imports.execfile(file, globals, locals)  # execute the script
  File "/snap/pycharm-community/207/plugins/python-ce/helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py", line 18, in execfile
    exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc)
  File "/home/pytorch_tutorial/Pytorch_feed_fwd_310720.py", line 78, in <module>
    loss = loss(preds,ys)
TypeError: 'Tensor' object is not callable

这里的损耗()函数只是loss = nn.CrossEntropyLoss()函数。完整的代码如下。任何指点都是非常欢迎的。

代码语言:javascript
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    for epoch in range(5):

        running_loss = 0.0
        for i, data in enumerate(trainloader, 0):
            xs, ys = data
            opt.zero_grad()
            preds = net(xs)
            loss = loss(preds,ys)
            loss.backward()
            opt.step()

            # print statistics
            running_loss += loss.item()
            if i % 1000 == 999:  # print every 1000 mini-batches
                print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                      (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
                running_loss = 0.0

        print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, loss.item()))

    a=1
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Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-08-01 10:29:58

这是因为您要在循环中本地设置loss

loss = loss(preds, ys)更改为_loss = loss(preds, ys)

票数 2
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/63204176

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