nn.CrossEntropyLoss() 혹은 F.cross_entropy 를 사용했을 때 나타나는 에러일 것이다.
nn.CrossEntropyLoss()(pred, target) 이렇게 계산이 되는데
가령 pred의 shape의 [ B, C]라면 C는 클래스 갯수 B는 배치 사이즈
target의 shape은 [B] 가 되어야 하는데 [B, 1]이렇게 돼서 문제가 발생하는 거다.
그래서 문제를 해결하려면 target의 shape를 축소해주자.
nn.CrossEntropyLoss()(pred, target.squeeze(dim=-1))
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html
CrossEntropyLoss — PyTorch 1.10 documentation
Shortcuts
pytorch.org
https://discuss.pytorch.org/t/runtimeerror-multi-target-not-supported-newbie/10216/24
RuntimeError: multi-target not supported (newbie)
I assume scores has the same spatial shape as your target. If so, you would need to get rid of the channel dimension in y. nn.CrossEntropyLoss expects the targets to contain the class indices in the range [0, nb_classes-1] for a multi-class segmentation us
discuss.pytorch.org
