发布时间:2023-07-17 08:00
RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous
其中文意思大致是该张量含有多个(1个以上不含1个)boolean值,是不明确的,即无法比较。
(1)报错的原因可能是loss函数申明没有加括号函数或者可调用对象使用时候没有加括号
,参考链接。
loss_function=nn.MSELoss #错误
loss_function=nn.MSELoss() #正确
(2)这里结合上述中文意思举报错的例子:
features = torch.zeros(8, 32)
if features[1] == torch.zeros(32): # if 语句里面的条件无法判断
print('true')
看一下if条件的实际结果是
print(features[1] == torch.zeros(32))
"""
tensor([True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True,
True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True,
True, True, True, True, True, True, True, True])
"""
从上面可以看出确实存在了多个boolean值。
如果含有1个是时候就不会出现报错情况。如:
a = torch.zeros(1)
b = torch.ones(1)
if not a == b:
print('false')
print(a == b) # tensor([False])
print((a == b) or (a == b)) # tensor([False])
以上就是报错的原因。
下面讲述一下比较两个张量是否相等的方法,如果是比较两个张量是否完全一致,直接用equal()即可:
features = torch.zeros(8, 32)
print(features[1].equal(torch.zeros(32))) # True
再讲述一下张量为TRUE或FALSE的相关操作。加法一定程度类似于或运算,而乘法一定程度类似于与运算,可以灵活操作。
a = torch.zeros(2)
b = torch.ones(2)
print(a == b) # tensor([False, False])
print(a != b) # tensor([True, True])
print((a == b) + (a != b)) # tensor([True, True])
print((a == b) + (a == b)) # tensor([False, False])
print((a == b) * (a != b)) # tensor([False, False])
如果是以下的or,and类似的操作,依旧会报上面的错误,因为无法判断超过1个boolean的情况
a = torch.zeros(2)
b = torch.ones(2)
print((a == b) or (a != b)) # RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous
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