这个错误通常是因为在索引张量时给定的索引数目超过了张量的维度数目。例如，如果张量是一维的，但是尝试用两个索引来访问它的元素，就会出现此错误。
解决这个问题最常见的方法是检查在使用张量时是否存在错误的索引，从而确保你正在使用正确的索引。在 PyTorch 中，张量维数可以使用 .dim() 函数获取。
另一个常见的问题是混淆张量的形状，特别是在使用不同形状的张量时。在使用张量之前，请确保它们的形状是符合预期的，这可以通过使用 .shape 函数进行验证，也可以使用 .view() 或 .reshape() 函数来从一个形状转换到另一个形状。
接下来给出一个简单的例子：
import torch
# 创建一个一维张量
tensor = torch.Tensor([1,2,3,4,5])
# 通过使用超出维度的索引访问张量，将引发“IndexError”
# 下面的例子中，我们尝试使用两个索引访问一维张量，所以会出现错误
tensor[0,1]
输出如下：
IndexError: too many indices for tensor of dimension 1
为了解决这个错误，我们必须使用单个索引来访问一维张量。
import torch
# 创建一个一维张量
tensor = torch.Tensor([1,2,3,4,5])
# 使用单个索引访问一维张量
tensor[0]
输出如下：
tensor(1.)
如果你确信你的张量形状是正确的，但是仍然出现 “IndexError”，可以尝试检查张量的数据类型。如果数据类型不是 int64 或 float32，则需要将其转换为正确的类型。
这些是解决 PyTorch 报“IndexError: too many indices for tensor of dimension 1”的一些基本方法。如果你仍然遇到问题，请仔细检查代码中的每一个使用张量的地方，以确保没有错误的索引和混淆的形状。