Python 虽然形状相同，但类型错误：如果不是（target.size（）==input.size（））：'；int'；对象不可调用

这是我收到的错误消息。在第一行中，我输出了

predicted

和

target

的形状。根据我的理解，错误来自于那些形状不一样，但在这里它们显然是一样的

torch.Size([6890, 3]) torch.Size([6890, 3])

Traceback (most recent call last):
  File "train.py", line 251, in <module>
    main()
  File "train.py", line 230, in main
    train(net, training_dataset, targets, device, criterion, optimizer, epoch, args.epochs)
  File "train.py", line 101, in train
    loss = criterion(predicted, target.detach().cpu().numpy())
  File "/home/hb119056/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 493, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/hb119056/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/loss.py", line 443, in forward
    return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)
  File "/home/hb119056/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2244, in mse_loss
    if not (target.size() == input.size()):
TypeError: 'int' object is not callable

---

条件

是

nn.MSELoss（）

它可能意味着当具有相同名称的属性可用时，您正试图调用一个方法。如果这确实是问题所在，那么解决办法很容易。只需将方法调用更改为属性访问

如果按以下方式进行比较：

compare = (X.method() == Y.method())

将其更改为：

compare = (X.method == Y.method)

---

如果这不能回答您的问题，请分享您用于比较形状的代码。

这可能意味着您试图在具有相同名称的属性可用时调用方法。如果这确实是问题所在，那么解决办法很容易。只需将方法调用更改为属性访问

如果按以下方式进行比较：

compare = (X.method() == Y.method())

将其更改为：

compare = (X.method == Y.method)

---

如果这不能回答您的问题，请分享您用于比较形状的代码。

这是因为您的

目标

是一个

numpy

对象

File "train.py", line 101, in train:
target.detach().cpu().numpy()

在代码中，将

target

类型更改为numpy

尝试改变

loss = criterion(predicted, target.detach().cpu().numpy()) ## error occurs here

到

---

例如：

In [6]: b = np.ones(3)                                                                                                                                                                                      

In [7]: b.size                                                                                                                                                                                              
Out[7]: 3

In [8]: b.size()                                                                                                                                                                                            
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-365705555409> in <module>
----> 1 b.size()

TypeError: 'int' object is not callable

[6]中的

：b=np.one（3）
In[7]：b.尺寸
Out[7]：3
在[8]：b.大小（）
---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在里面
---->1 b.尺寸（）
TypeError:“int”对象不可调用

这是因为您的

目标

是一个

numpy

对象

File "train.py", line 101, in train:
target.detach().cpu().numpy()

在代码中，将

target

类型更改为numpy

尝试改变

loss = criterion(predicted, target.detach().cpu().numpy()) ## error occurs here

到

---

例如：

In [6]: b = np.ones(3)                                                                                                                                                                                      

In [7]: b.size                                                                                                                                                                                              
Out[7]: 3

In [8]: b.size()                                                                                                                                                                                            
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-365705555409> in <module>
----> 1 b.size()

TypeError: 'int' object is not callable

[6]中的

：b=np.one（3）
In[7]：b.尺寸
Out[7]：3
在[8]：b.大小（）
---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在里面
---->1 b.尺寸（）
TypeError:“int”对象不可调用

有点晚了，但可能会帮助其他人。为我自己解决了同样的问题

正如Alpha在回答中所说，我们不能为numpy数组调用

.size（）

。 但是我们可以调用

.size（）

作为张量。 因此，我们需要把目标变成张量。您可以这样做：

target = torch.from_numpy(target)

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
target = target.to(device)

我正在使用GPU，所以我还需要将我的目标发送到GPU。您可以这样做：

target = torch.from_numpy(target)

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
target = target.to(device)

---

然后损失函数必须能很好地工作。

有点晚了，但它可能会帮助其他人。为我自己解决了同样的问题

正如Alpha在回答中所说，我们不能为numpy数组调用

.size（）

。 但是我们可以调用

.size（）

作为张量。 因此，我们需要把目标变成张量。您可以这样做：

target = torch.from_numpy(target)

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
target = target.to(device)

我正在使用GPU，所以我还需要将我的目标发送到GPU。您可以这样做：

target = torch.from_numpy(target)

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
target = target.to(device)

---

然后损失函数必须完美工作。

看起来

size

不是一个方法，而是一个属性。如果target.size！=输入。大小：。虽然这个问题出现在图书馆里确实很奇怪。可能您使用的是不兼容的依赖项版本？@tobias_k

target.size

确实不等于

input.size

。但是我不知道依赖关系。看起来

size

不是一个方法，而是一个属性。如果target.size！=输入。大小：。虽然这个问题出现在图书馆里确实很奇怪。可能您使用的是不兼容的依赖项版本？@tobias_k

target.size

确实不等于

input.size

。不过我不知道依赖关系。谢谢，但我看不出我的代码中发生了这种情况。所以我只想附加这段代码。你能确保预测变量和目标变量都是numpy数组吗？计算预测时，只需使用np.asarray（）。如果不起作用，请尝试将两个数组重塑为相同的形状。

预测的

不能是一个numpy数组，因为我必须反向传播其渐变。然后将预测的和目标的形状重塑为您期望的形状。请再试一次

loss=criteria（predicted.reformate（6890,3），target.detach（）.cpu（）.numpy（）.reformate（6890,3））

谢谢，但我看不出这是我的代码中发生的事情。所以我只想附加这段代码。你能确保预测变量和目标变量都是numpy数组吗？计算预测时，只需使用np.asarray（）。如果不起作用，请尝试将两个数组重塑为相同的形状。

predicted

不能是numpy数组，因为我必须反向传播其渐变