Pytorch训练损失函数抛出：“；类型错误：'；张量'；对象不可调用"；

我使用Python3.x和带有GPU的pytorch 1.5.0。我试图使用mnist数据编写一个简单的多项式逻辑回归

我的问题是loss（）函数在训练批中循环时抛出一个

TypeError:“Tensor”对象不可调用。让我困惑的是，这个错误没有出现在循环的第一次迭代中，但是对于第二次迭代，我得到了下面的完整错误：

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

这是因为您正在循环中本地设置
loss

将
loss=loss（preds，ys）
更改为
\u loss=loss（preds，ys）
在
loss=loss（preds，ys）
之前，请尝试
打印（类型（loss））
。我猜你在掩盖什么是损失。相信我。你不是唯一一个。曾经去过那里，做过那件事。：）祝你好运
    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