[Pytorch] UserWarning: Using a target size that is different to the input size

경고 메시지 설명

  이 경고 메시지는 PyTorch에서 입력 크기와 타겟(레이블) 크기가 다를 때 발생합니다. 이 경고는 오류는 아니지만, 입력과 타겟의 크기가 다를 경우 결과가 예상과 다를 수 있기 때문에 주의해야 합니다.

 

발생 원인

• 타겟과 입력의 크기 불일치: 주로 신경망 학습 과정에서 입력 데이터와 레이블의 크기가 다를 때 발생합니다. 
  • 예를 들어, 회귀 문제에서 모델의 출력이 (batch_size, 1)인데 타겟 레이블의 크기가 (batch_size,)라면 이 경고가 발생할 수 있습니다.
• 손실 함수의 기대 크기와 불일치: 일부 손실 함수(예: nn.MSELoss, nn.CrossEntropyLoss)는 특정 크기의 입력과 타겟을 기대합니다. 이때, 타겟과 입력의 크기가 다를 경우 경고 메시지가 출력됩니다​.

 

해결 방법

• 입력 및 타겟 크기 맞추기: 입력과 타겟의 크기를 맞추는 것이 중요합니다. 예를 들어, (batch_size, 1) 크기의 출력을 얻었다면, 타겟의 크기를 동일하게 변경하거나 출력 텐서를 변환해야 합니다.

output = output.squeeze()  # 출력 크기를 (batch_size,)로 변환
target = target.unsqueeze(1)  # 타겟 크기를 (batch_size, 1)로 변환

 

• 손실 함수의 요구 사항 확인: 사용하는 손실 함수의 문서를 확인하여 입력과 타겟의 크기가 올바르게 설정되어 있는지 확인하세요. 예를 들어, nn.CrossEntropyLoss의 경우, 출력은 (batch_size, num_classes)이고, 타겟은 (batch_size,)이어야 합니다.

 

• 경고 무시하기: 크기가 다르지만, 결과에 문제가 없다면 경고 메시지를 무시할 수도 있습니다. 하지만 경고 메시지를 무시하기 전에, 모델의 출력과 타겟 크기가 기대하는 대로 작동하는지 확인해야 합니다.

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore', message='UserWarning: Using a target size that is different to the input size')

 

관련 내용 및 추가 팁

• 이 경고는 주로 회귀 또는 다중 클래스 분류 문제에서 발생하며, 특히 출력 크기와 레이블 크기가 맞지 않을 때 자주 발생합니다. 손실 함수가 입력과 타겟의 크기를 어떻게 기대하는지 명확하게 이해하는 것이 중요합니다​.
• 입력과 타겟의 크기를 학습 전에 미리 확인하고, 필요하다면 적절히 변환하세요.
• 손실 함수에 전달되는 입력과 타겟이 올바른 형식과 크기를 가지고 있는지 자주 점검하세요.