Python PyTorch ValueError:预期的目标大小（2,33），获得了torch.size（[2,73]）

我对Pytorch很陌生。 我想计算变压器中一批的损耗。在这种情况下，我的“批处理”只有两个副本。 批次输出形状为2,73,33的张量：

output
tensor([[[ 21.1355,  -7.5047,   2.8138,  ..., -14.1462, -15.1999,  -7.2595],...
output.size()
>>> torch.Size([2, 73, 33])

目标公司拥有每个职位的分类解决方案。其形状为2,73：

target.size()
>>> torch.Size([2, 73])

当我计算损失时，如果我只比较第一个副本，我会得到一个值：

loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=1)
loss(output[0], target[0])
tensor(0.1967)

但当我一次完成所有工作时，它会出错：

loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=1)
loss(output, target)
ValueError: Expected target size (2, 33), got torch.Size([2, 73])

我是否必须循环复制副本并对其进行平均？

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非常感谢您的帮助。

当您有一个73x1目标时，为什么要输出73x33？当您想要去掉33（输出的第三个dim）时，可以尝试

ignore_index=2

ignore_index指的是目标中要忽略的索引（因为输入具有不同的长度，所以使用填充标记（在本例中为数字1）将它们填充到相同的长度）