我想使用Pytorch的Crossentropyloss，但不知为何我的代码只能在批量大小为2时正常工作，因此我认为可能是目标和输出的形状有问题。我得到了以下错误：

Value Error: Expected target size (50, 2), got torch.Size([50, 3])

我的目标尺寸是(N=50, batchsize=3)，我的模型输出是(N=50, batchsize=3, 类别数=2)。在输出层之前，我的形状是(N=50, batchsize=3, 维度=64)。

我需要如何改变形状才能让Crossentropyloss正常工作？

回答：

在没有更多关于你的模型的信息的情况下，我的建议如下。你有一个多对多的RNN，它输出(seq_len, batch_size, nb_classes)，而目标是(seq_len, seq_len)。nn.CrossEntropyLoss模块可以接受额外的维度(batch_size, nb_classes, d1, d2, ..., dK)作为输入。

你可以通过调整轴的顺序来使其工作，使输出的张量形状变为(batch_size, nb_classes, seq_len)。这样做应该可以实现：

output = output.permute(0, 2, 1)

此外，你的目标也需要改变为(batch_size, seq_len)：

target = target.permute(1, 0)