当前位置： 首页 > web >正文 亲测解决grad can be implicitly created only for scalar outputs web 2025/6/27 21:26:52 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.xdnf.cn/news/12318.html 相关文章： 不同类型的语义相似度损失函数（SentenceTransformerLoss） windows环境Google-sparsehash安装 Python语法进阶篇 --- 封装、继承、多态 ObservableRecipient与ObservableObject 基于rpc框架Dubbo实现的微服务转发实战 Android实现轮播图 Vue---vue使用AOS(滚动动画)库 深度学习习题2 c++ 基于OpenSSL的EVP接口进行SHA3-512和SM3哈希计算 广州邮科：引领嵌入式通信电源系统创新与发展 CMake指令：add_definitions Profinet转CAN网关与西门子PLC的互联互通基础操作流程 二叉树的遍历总结 统信桌面专业版如何使用python开发平台jupyter Kotlin 2.1 一元二次方程（顺序结构版） three.js中使用tween.js的chain实现动画依次执行 第09期_网站搭建_卡密验证 易如意1.71正式版 虚拟主机搭建笔记 软件卡密系统 嵌入式学习 D33：系统编程--网路编程 dvwa12——XSS(Stored) 回文数 - 力扣 Vue Router的核心实现原理深度解析 Python训练营打卡 Day45 RAID磁盘阵列 算法：前缀和 动态规划---股票问题 Job 运维类 JAVA数据库连接 Rocketmq消息队列 消息模型 详解 [蓝桥杯]全球变暖 Filebeat收集nginx日志到elasticsearch，最终在kibana做展示（二）
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
