unable to get repr for class 'torch.tensor'

出错代码：

batch_conf.gather(1, conf_t.view(-1,1))

最近码代码使用pytorch遇到如题所示的问题，查遍Google百度，大多是说运算时维度不符，但是我找遍代码也没发现有这个错误。一段时间后才发现，网络参数保存的是torch.float32类型，而我输入的数据是torch.float64类型，将数据类型更改为torch.float32，问题解决。
我是因为是用别人的训练代码，没有改完，除了bug，导致最后输出的神经元个数（类别数）小于给的label-1（从0开始）的值。必须是神经元个数即类别数要完全等于maximum label value-1，比如分成10类，label最大只能是9，超过9的情况出现就会出现题目中的错误，然后pytorch还没有提示。。。

网上还有别的情况：

https://blog.csdn.net/jizhidexiaoming/article/details/109442337

问题描述：计算BCE Loss

使用pytorch接口

self.bce_loss = nn.BCELoss()
self.bce_loss(pred_cls, tcls)
问题原因：pred_cls没有归一化的0到1之间。

解决办法：

self.bce_loss(torch.sigmoid(pred_cls), tcls)

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Unable to get repr for＜class‘torch.Tensor‘＞
Unable to get repr for <class 'torch.Tensor'> tensor越界访问后就会变成这样. import torcha_data=torch.Tens ...
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered和Unable to get repr for ＜class ‘torch.Tensor
项目场景: 一个深度学习模型,主要包括GCN与CNN两个部分问题描述跑代码的时候发现他一直出现RuntimeError: CUDA error: device-side assert trigge ...
Unable to get repr for ＜class ‘torch.Tensor‘＞
debug,查看张量具体值的时候张量显示如下内容 Unable to get repr for <class 'torch.Tensor'> 这里我是为了看懂里面具体数值的变化就放了几行的 ...
pytorch报错Unable to get repr for
pytorch报错Unable to get repr for 标签出现了-1,2或者其他值,loss计算之后, 报错:CUDA error: device-side assert triggered ...
unable to get repr for ＜class ‘torch.Tensor‘＞错误可能原因
自己在做语义分割的时候,出现了这个问题:unable to get repr for <class 'torch.Tensor'> 自己使用了pycharm进行了模型训练,错误提示为:Ru ...
Unable to get repr for ＜class torch.Tensor＞
Unable to get repr for 我遇到这个问题的原因是,数据已经放到GPU上,但是模型还在Cpu上,因此会遇到这个问题. 解决方法就是,先把模型也放到GPU上,然后在把放到GPU上的数据 ...
pycharm 调试pytorch代码：unable to get repr for ＜class torch.Tensor＞
取值范围超了. a=torch.tensor([1,2]) print(a[-3]) print(a[3])
PyTorch 笔记（02）— 常用创建 Tensor 方法（torch.Tensor、ones、zeros、eye、arange、linspace、rand、randn、new）
1. Tensor 概念分类 PyTorch 中的张量(Tensor)类似 NumPy 中的 ndarrays,之所以称之为 Tensor 的另一个原因是它可以运行在 GPU 中,以加速运算. 1.1 ...

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