为什么深度学习模型的预测结果为数据集均值

如图,上边的为真值,下边的为预测值,可见预测值都是在30左右

一直debug不出来。后来发现是loss处写错了

用的torch.nn.MSELoss(pred,target),其中pred的size是(batchsize,1), target的size是(batchsize),此时会有警告但不报错:

media/cfs/user/.pylib/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/loss.py:445: UserWarning: Using a target size (torch.Size([2560])) that is different to the input size (torch.Size([2560, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size.return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)
/media/cfs/user/.pylib/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/loss.py:445: UserWarning: Using a target size (torch.Size([360])) that is different to the input size (torch.Size([360, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size.return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)

因此需要把pred的1那维给去掉,用squeeze或者reshape都行

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