当前位置： 首页 > news >正文 亲测解决grad can be implicitly created only for scalar outputs news 2025/8/11 23:48:13 这个问题是因为几个loss的值拼接到一起了，解决方法是求平均值，再反向传播。 问题原因 PyTorch目前还不支持多个loss值一起通过.backward()进行反向传播的计算。多个loss的值一般是通过加权总和来保留反向传播的，或者求平均值也可。 LossMask.shape torch.Size([4, 1])LossMask.mean().backward 查看全文 http://www.dtcms.com/a/234154.html 相关文章： BLE中心与外围设备MTU协商过程详解 LG P9990 [Ynoi Easy Round 2023] TEST_90 Solution RunnablePassthrough介绍和透传参数实战 dvwa14——JavaScript xshell使用pem进行远程 如何选择有效的CoT提示提升模型推理性能！ 装一台水冷主机 Openldap 数据迁移后用户条目中 memberOf 反向属性丢失 gorm多租户插件的使用 第十三节：第五部分：集合框架：集合嵌套 攻防世界RE-happyctf GO协程(Goroutine)问题总结 zynq远程更新程序 C++类二 电子电路基础1（杂乱） 使用 Preetham 天空模型与硬边太阳圆盘实现真实感天空渲染 Day 40训练 Unknown key: ‘auto_activate_base‘解决 AI变革思考2：当小众需求遇上人工智能，催生长尾应用的春天 【AAOS】【源码分析】用户管理（三）-- 用户启动 045-代码味道-数据泥团 ObservableRecipient与ObservableObject 深度学习习题2 Python爬虫与Java爬虫深度对比：从原理到实战案例解析 Java 中比较两个 long 类型变量大小的方法 Linux网桥实战手册：从基础配置到虚拟化网络深度优化 N2语法 強調、限定 RK3588 InsightFace人脸识别移植及精度测试全解析 合并表格（按行合并） 汇川变频器MD600S-4T-5R5为什么要搭配GRJ9000S-10-T滤波器？
这个问题是因为几个loss的值拼接到一起了，解决方法是求平均值，再反向传播。 问题原因 PyTorch目前还不支持多个loss值一起通过.backward()进行反向传播的计算。多个loss的值一般是通过加权总和来保留反向传播的，或者求平均值也可。 LossMask.shape torch.Size([4, 1])LossMask.mean().backward
