Nlp 没有Maxpool2d时显示Maxpool2d错误

我运行以下代码来训练一个神经网络，它包含一个具有最大池的CNN和两个完全连接的层：

类网络（nn.Module）：
定义初始大小（自、语音大小、嵌入大小）：
手电筒。手动种子（0）
超级（网络，自我）。\uuuu初始化
self.word\u embeddings=nn.Embedding（声音大小，嵌入大小）
self.conv1=nn.Conv1d（嵌入大小，64,3）
self.drop1=nn.Dropout（0.5）
self.max_pool1=nn.MaxPool1d（2）
self.flat1=nn.flatte（）
self.fc1=nn.线性（64*99100）
self.fc2=nn.线性（100,1）
def转发（自我，句子）：
嵌入=self.word\u嵌入（句子）.permute（0,2,1）
conv1=F.relu（self.conv1（嵌入））
drop1=自.drop1（conv1）
max_pool1=self.max_pool1（drop1）
flat1=自flat1（最大值为1）
fc1=F.relu（自fc1（平面1））
fc2=火炬乙状体（自身fc2（fc1））
返回fc2
net=net（声音大小、嵌入大小）
纪元=10
net.cuda（）
标准=nn.BCELoss（）
optimizer=optim.Adam（net.parameters（），lr=0.001）
加载器=数据加载器（系列，批量大小=32）
net.train（）
对于范围内的历元（历元）：
进度=tqdm_笔记本（加载器，离开=假）
对于输入，目标在建：
净零度梯度（）
输出=净（输入到（设备））
损耗=标准（输出、目标到（设备））
loss.backward（）
optimizer.step（）
打印（丢失）

我得到以下错误（错误跟踪已更新，包括完整跟踪）：

/usr/local/lib/python3.6/dist packages/torch/nn/modules/loss.py:498:UserWarning:不推荐使用与输入大小（torch.size（[32，1]）不同的目标大小（torch.size（[32]）。请确保尺寸相同。
返回F.binary\u cross\u熵（输入，目标，权重=自身权重，缩减=自身缩减）
---------------------------------------------------------------------------
运行时错误回溯（上次最近调用）
在（）
33对于输入，目标在建：
34净零度梯度（）
--->35输出=净（输入到（设备））
36损耗=标准（输出、目标到（设备））
37.损失向后（）
5帧
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/functional.py in_max_pool1d（输入、内核大小、步幅、填充、扩展、ceil_模式、返回索引）
455 stride=torch.jit.annotate（列表[int]，]
456返回火炬最大直径1d(
-->457输入、内核大小、步幅、填充、扩展、ceil_模式）
458
459 max\u pool1d=布尔值\u分派(
运行时错误：带有索引的max\U pool2d\U out\U cuda\U帧失败，错误代码为0

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我的代码中没有任何Maxpool2ds！有人能帮我解决这个问题吗？

请发布错误消息的全部跟踪信息。@Shai我更新了代码max pool 1d似乎在幕后运行一些2d代码。

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/loss.py:498: UserWarning: Using a target size (torch.Size([32])) that is different to the input size (torch.Size([32, 1])) is deprecated. Please ensure they have the same size.
  return F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction)
---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-3c8a885417ba> in <module>()
     33     for inputs, target in progress:
     34         net.zero_grad()
---> 35         output = net(inputs.to(device))
     36         loss = criterion(output, target.to(device))
     37         loss.backward()

5 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/functional.py in _max_pool1d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode, return_indices)
    455         stride = torch.jit.annotate(List[int], [])
    456     return torch.max_pool1d(
--> 457         input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode)
    458 
    459 max_pool1d = boolean_dispatch(

RuntimeError: max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0