我正在使用Pytorch处理线性回归问题。
我在单变量情况下取得了成功，但是当我执行多变量线性回归时，出现以下错误。如何使用多个变量进行线性回归？
（）中的TypeError Traceback（最近一次调用最后一次）（9）Optimizer.zero_grad（）＃梯度10输出=模型（输入）＃输出---> 11损失=标准（输出，目标）＃损失函数12 loss.backward（） ＃向后传播13 Optimizer.step（）＃1步优化（gradeint下降）
/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py在调用中（self，* input，** kwargs）204205 def 调用（self，* input，** kwargs）：-> 206 result = self.forward（* input，** kwargs）207 for self中的hook._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（自身，输入，目标）22 _assert_no_grad（目标）23 backend_fn = getattr（self._backend，类型（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（自己，输入，目标）39 output = input.new（1）40 getattr（self ._backend，update_output.name）（self._backend.library_state，input，target，---> 41 output，* self.additional_args）42返回输出43
TypeError：FloatMSECriterion_updateOutput接收到无效的参数组合-得到（int，torch.FloatTensor，torch.DoubleTensor，torch.FloatTensor，bool），但是是预期的（int状态，torch.FloatTensor输入，torch.FloatTensor目标，torch.Float布尔值（平均）
这是代码
#import
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torch.autograd import Variable
#input_size = 1
input_size = …我创建了新帐户“ kim2”，但是当我用“ kim2”推送它时，出现
以下错误：
kim-computer:Kaggle-A-Z kim2$ git push kim2 master
remote: Permission to kim2/Kaggle-A-Z.git denied to kim1.
fatal: unable to access 'https://github.com/kim/Kaggle-A-Z.git/':
The requested URL returned error: 403
我将全局user.name和全局更改user.email为新的用户ID
我正在使用HTTPS而不是SSH。
有什么办法吗？