Pytorch ValueError:预期目标大小(2，13)，在调用CrossEntropyLoss时获取torch.Size([2])

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库来支持深度学习任务。在使用PyTorch进行模型训练时，可能会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是"ValueError: 预期目标大小(2, 13)，在调用CrossEntropyLoss时获取torch.Size([2])"。

这个错误通常发生在使用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）时，目标张量的形状与预期不符。交叉熵损失函数是用于多分类任务的常用损失函数，它需要两个输入：模型的输出和目标标签。在这个错误中，目标标签的形状不符合预期。

根据错误信息，预期目标大小应为(2, 13)，但实际上目标张量的形状为torch.Size([2])，即一个一维张量。这意味着目标标签的维度不正确，它应该是一个二维张量，其中第一个维度表示样本数量，第二个维度表示类别数量。

要解决这个错误，可以检查以下几个方面：

1. 目标标签的形状：确保目标标签的形状是(样本数量, 类别数量)。可以使用torch.reshape或torch.view函数来调整目标标签的形状。
2. 类别数量的匹配：确保目标标签的类别数量与模型输出的类别数量相匹配。如果模型输出的类别数量为13，则目标标签的第二个维度应为13。
3. 数据类型的匹配：确保目标标签的数据类型与模型输出的数据类型相匹配。可以使用torch.Tensor或torch.LongTensor来创建目标标签。

以下是一个示例代码，演示如何解决这个错误：

import torch
import torch.nn as nn

# 模型输出
output = torch.randn(2, 13)

# 目标标签
target = torch.tensor([1, 5])  # 错误的目标标签形状

# 调整目标标签的形状
target = target.view(2, 1)  # 将目标标签的形状调整为(2, 1)

# 定义交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
loss = criterion(output, target)

在这个示例中，我们首先生成了一个模型输出张量output，形状为(2, 13)。然后，我们创建了一个错误的目标标签张量target，形状为(2,)。接下来，我们使用target.view(2, 1)将目标标签的形状调整为(2, 1)。最后，我们使用nn.CrossEntropyLoss定义了交叉熵损失函数，并计算了损失。

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