RuntimeError:invalid argument 5:k not in range for dimension at /pytorch/ate ... 错误解决方法

蔚落 2022-10-23 12:48 120阅读 0赞

如下图所示，maxk = max(topk)

这时maxk的值是5，而这里只是识别一种类型，因为需要将5改成1

即\_,pred = output.topk(5,1,True,True)

改成\_,pred = output.topk(1,1,True,True)

def accuracy(output, target, topk=(1,)):
        """Computes the precision@k for the specified values of k"""
        maxk = max(topk)
        batch_size = target.size(0)
    
        _, pred = output.topk(1, 1, True, True)
        pred    = pred.t()
        correct = pred.eq(target.view(1, -1).expand_as(pred))
    
        res = []
        for k in topk:
            correct_k = correct[:k].view(-1).float().sum(0)
            res.append(correct_k.mul_(100.0 / batch_size))
    
        return res

参考：[https://blog.csdn.net/qq\_36258740/article/details/102722444][https_blog.csdn.net_qq_36258740_article_details_102722444]

这个问题是我在使用pytorch训练模型时遇到的，意思是5这个参数是无效的，我一开始认为是我数据集的问题，应该不是图片通道的问题，因为我用的都是三通道的，应该是图片尺寸不统一，就想着把它们都改成同样大小。在我改着的时候我突然意识到是topk出错了，一般训练模型时会返回top1和top5精度，top1是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果，如过你的预测结果中概率最大的那个分类正确，则预测正确。否则预测错误；top5是最后概率向量最大的前五名中，只要出现了正确概率即为预测正确。否则预测错误。  
我的数据集只分了三类，根本没有top5，于是我把5都改成了3。终于开始跑了。

[https_blog.csdn.net_qq_36258740_article_details_102722444]: https://blog.csdn.net/qq_36258740/article/details/102722444