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私は Pytorch で線形回帰問題に取り組んでいます。
単一変数のケースでは成功しましたが、多変数線形回帰を実行すると、次のエラーが発生します。複数の変数を使用して線形回帰を実行するにはどうすればよいですか?

TypeError トレースバック (最後の最後の呼び出し) in () 9 optimizer.zero_grad() #gradient 10 出力 = モデル (入力) #出力 ---> 11 損失 = 基準 (出力、ターゲット) #損失関数 12 loss.backward() #backward propogation 13 optimizer.step() #1段階の最適化(gradeint descent)

/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py in call (self, *input, **kwargs) 204 205 def call (self, *input, ** kwargs): --> 206 result = self.forward(*input, **kwargs) 207 for hook in self._forward_hooks.values(): 208 hook_result = hook(self, input, result)

/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/loss.py in forward(self, input, target) 22 _assert_no_grad(target) 23 backend_fn = getattr(self._backend, type (self). name ) ---> 24 return backend_fn(self.size_average)(input, target) 25 26

/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/_functions/thnn/auto.py in forward(self, input, target) 39 出力 = input.new(1) 40 getattr(self ._backend, update_output.name)(self._backend.library_state, 入力, ターゲット, ---> 41 出力, *self.additional_args) 42 出力を返す 43

TypeError: FloatMSECriterion_updateOutput が引数の無効な組み合わせを受け取りました - (int、torch.FloatTensor、torch.DoubleTensor、torch.FloatTensor、bool) を取得しましたが、期待されていました (int 状態、torch.FloatTensor 入力、torch.FloatTensor ターゲット、torch.FloatTensor 出力、 bool sizeAverage)

ここにコードがあります

pytorchのインストール時に次のエラーが発生しました

次のエラー

どうしたの ？エラーの原因がわかりません/python2.7/dist-packages/pip/