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CrossEntropyLoss를 사용 할 때 차원이 맞지 않는다고 에러가 났었다. loss_function = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate) loss_list = [] for epoch in range(num_epochs): for f,l in list(zip(X_train,y_train)): preds = model(f) #Fully Connected Network loss = loss_function(preds,l) 처음 코드는 이러한 형태였는데. 이 상태로 preds와 l의 size를 찍어보면 preds는 torch.Size([3]) / l은 torch.Size([])의 형..