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PyTorch RuntimeError：アサーション `cur_target> = 0 && cur_target <n_classes 'が失敗しました

Pytorchで、プレイヤーがゲームPongの右側と左側のどちらでプレイするかを分類する基本的なバイナリ分類器を作成しようとしています。入力は1x42x42の画像で、ラベルはプレーヤーのサイドです（右= 1または左= 2）。コード：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

net = Net(42 * 42, 100, 2)

# Loss and Optimizer
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_net = torch.optim.Adam(net.parameters(), 0.001)
net.train()

while True:
    state = get_game_img()
    state = torch.from_numpy(state)

    # right = 1, left = 2
    current_side = get_player_side()
    target = torch.LongTensor(current_side)
    x = Variable(state.view(-1, 42 * 42))
    y = Variable(target)
    optimizer_net.zero_grad()
    y_pred = net(x)
    loss = criterion(y_pred, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

私が得るエラー：

  File "train.py", line 109, in train
    loss = criterion(y_pred, y)
  File "/home/shani/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 206, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/shani/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/torch/nn/modules/loss.py", line 321, in forward
    self.weight, self.size_average)
  File "/home/shani/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 533, in cross_entropy
    return nll_loss(log_softmax(input), target, weight, size_average)
  File "/home/shani/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 501, in nll_loss
    return f(input, target)
  File "/home/shani/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/torch/nn/_functions/thnn/auto.py", line 41, in forward
    output, *self.additional_args)
RuntimeError: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes' failed.  at /py/conda-bld/pytorch_1493676237139/work/torch/lib/THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:57
torchpytorch
9
Shani Gamrian

ほとんどのディープラーニングライブラリでは、ターゲット（またはラベル）は0から始まる必要があります。

これは、ターゲットがnクラスの[0、n）の範囲にあることを意味します。

3
Jing

プログラムで同じエラーが発生し、問題はニューラルネットワークの出力ノードの数にあることがわかりました

私のプログラムでは、モデルの出力ノードの数がデータセットのラベルの数と等しくありませんでした

出力数は1、ターゲットラベル数は10でした。その後、出力数を10に変更しましたが、エラーはありませんでした。

0
Ahwar

PyTorchはゼロベースのラベル（あなたのケースでは0/1）を取得することを期待しているように見え、おそらく1ベースのラベル（1/2）でそれをフィードします

0
yossiB