Pytorch 面临运行时错误：参数3无效：大小不匹配

我的损失函数是NLL损失，它以

[108416,3]

作为输入形状，以

[108416]

作为目标形状，我得到的损失值是

2.2623

，但在我执行

optimizer.step（）

调用时进行损失计算之后。我明白了

AND THIS IS LOSS Variable containing:
 2.2623
[torch.cuda.FloatTensor of size 1 (GPU 0)]

Traceback (most recent call last):
  File "/mnt/sdc1/project/training/fpr4x_liver_1x_2channel.py", line 336, in <module>
train_fpr4x_liver_1x_2channel_model()
  File "/mnt/sdc1/project/training/fpr4x_liver_1x_2channel.py", line 245, in train_fpr4x_liver_1x_2channel_model
est.run_experiment(opts.num_epochs, 5000,50)
  File "/media/redible/sdc/project/training/expt_utils.py", line 236, in run_experiment
self.trainer.train()
  File "/media/redible/sdc/project/training/expt_utils.py", line 75, in train
loss, outputs = self.net_mgr._forward_backward(network_inputs, loss_inputs)
  File "/media/redible/sdc/project/training/network_manager.py", line 19, in _forward_backward
self.optimizer.step()
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/optim/adam.py", line 69, in step
exp_avg.mul_(beta1).add_(1 - beta1, grad)
RuntimeError: invalid argument 3: sizes do not match at /pytorch/torch/lib/THC/generated/../generic/THCTensorMathPointwise.cu:271

这是一个损失变量，包含：
2.2623
[torch.cuda.FloatTensor大小为1（GPU 0）]
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/mnt/sdc1/project/training/fpr4x\u liver\u 1x\u 2channel.py”，第336行，在
列车fpr4x肝脏1x通道型号（）
文件“/mnt/sdc1/project/training/fpr4x\u liver\u 1x\u 2 channel.py”，第245行，列车内fpr4x\u liver\u 1x\u 2 channel\u模型
测试运行实验（opts.num\u epochs，5000,50）
文件“/media/redible/sdc/project/training/expt_utils.py”，第236行，运行中
self.trainer.train（）
文件“/media/redible/sdc/project/training/expt_utils.py”，第75行，列车中
损耗，输出=自.net\u管理器。\向前\向后（网络输入，损耗输入）
文件“/media/redible/sdc/project/training/network\u manager.py”，第19行，向前/向后
self.optimizer.step（）
文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/optim/adam.py”，第69行，步骤
exp_平均多（beta1）。添加（1-beta1，梯度）
RuntimeError:无效参数3:在/pytorch/torch/lib/THC/generated//处大小不匹配/generic/THCTensorMathPointwise.cu:271

不知道是什么原因导致的错误，任何帮助将不胜感激，提前感谢