'int' object has no attribute 'backward'报错使用Pytorch编写 Hinge loss函数

在编写SVM中的Hinge loss函数的时候报错“'int' object has no attribute 'backward'”

for epoch in range(50):for batch in dataloader:opt.zero_grad()output=hinge_loss(svm(batch[0],w,b),batch[1]) output.backward()opt.step()draw_margin(w, b, camera)

报错的原因是output，也就是损失函数这里输出了int值。但是在实验过程中，梯度确实是下下降了。只是总是在下降过程中出现了这种报错。

经过排错，发现了hinge_loss函数中出现了问题

def hinge_loss(y_pred,y_true):return (0 if 0>(1-y_pred*y_true).mean() else (1-y_pred*y_true).mean())

注意，此时如果 0>(1-y_pred*y_true).mean() 这个条件成立，函数会返回0。0本身是个int类型的数。这就是为什么有时候梯度可以下降。有时候不可以。

将原函数修改为：

def hinge_loss(y_pred,y_true):#这里注意，返回0的时候，0的类型需要是tensor类型，并且需要梯度。return (torch.tensor(0.0,requires_grad=True) if 0>(1-y_pred*y_true).mean() else (1-y_pred*y_true).mean())

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