PyTorch报”IndexError: index 2 is out of bounds for dimension 0 with size 2″错误一般是由于索引超出张量的维度范围引起的。例如:
import torch
t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
t[2]
这段代码会报错”IndexError: index 2 is out of bounds for dimension 0 with size 2″,因为张量t
的第一维长度为2,而索引为2的元素不存在。
为了解决这个问题,需要依据具体情况采取不同的解决方案:
-
检查数据的形状: 在访问元素之前,务必检查数据的形状是否符合预期。可以使用
torch.tensor.size()
方法检查张量的形状。如果数据形状不符合预期,则需要调整数据的形状,比如使用torch.reshape()
方法重新调整数据的形状。 -
检查索引的范围: 在访问元素之前,检查索引是否超出了张量的维度范围。如果超出范围,则需要调整索引的取值范围,使其在张量的维度范围之内。
例如,有以下张量t
和需要访问的索引index
:
import torch
t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
index = (1,3)
在这个例子中,索引的第二维经过超出了张量t
的第二维长度。为了避免超出维度范围,我们需要调整索引的取值范围为合法范围之内:
import torch
t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
index = (1,3)
if index[1] >= t.shape[1]:
index = (index[0], t.shape[1]-1)
result = t[index]
在这个例子中,我们使用了if
语句来检查索引是否超出张量的维度范围。如果超出范围,我们将索引的取值范围调整为边界范围内的最后一个元素。
总之,要避免”IndexError: index … is out of bounds…”错误,需要始终注意数据的形状和索引的范围,确保它们都在合法的范围之内。