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섹션 다양한 Optimizer 정리하기 중 딥러닝으로 Regression 문제 적용해보기 (House Price Kaggle 문제) 강의에서 오류가 발생합니다.

강의에 나오는 code 중 아래 부분을 실행하면 RuntimeError 가 발생합니다.

이 부분이 문제라고 나옵니다. --> loss = torch.sqrt(loss_function(y_minibatch_pred, y_minibatch))

RuntimeError: The size of tensor a (1460) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 1

- 아 래 -

for index in range(nb_epochs):

indices = torch.randperm(X_train_tensor.size(0))

x_batch_list = torch.index_select(X_train_tensor, 0, index=indices)

y_batch_list = torch.index_select(y_train_tensor, 0, index=indices)

x_batch_list = x_batch_list.split(minibatch_size, 0)

y_batch_list = y_batch_list.split(minibatch_size, 0)

epoch_loss = list()

for x_minibatch, y_minibatch in zip(x_batch_list, y_batch_list):

y_minibatch_pred = model(x_minibatch)

loss = torch.sqrt(loss_function(y_minibatch_pred, y_minibatch))

epoch_loss.append(loss)

optimizer.zero_grad()

loss.backward()

potimizer.step()

if index % 100 == 0:

print(index, sum(epoch_loss) / len(epoch_loss))