“IndexError: index 3 is out of bounds for dimension 0 with size 3” 是一个PyTorch常见的报错，在数据处理和模型训练过程中出现的可能性很高。通常出现这种错误的原因是因为尝试使用了一个超出可用索引范围的索引值。
下面就是详细的攻略：
- 错误的原因
当PyTorch尝试使用一个不存在的索引时，就会出现“IndexError: index is out of bounds for dimension with size ”这样的错误，其中的“size”是指该维度的长度。在这个错误中，由于使用了一个超出3个元素索引范围的值，所以我们看到了这样的错误。
举个例子，如果我们有一个形状为(3,2)的张量，那么我们可以使用如下的代码来访问该张量的元素：
import torch
a = torch.tensor([[1,2],[3,4],[5,6]])
print(a[0,0]) # 1
print(a[1,1]) # 4
print(a[2,1]) # 6
但是，当我们试图使用a[3,0]来访问张量a中的元素，就会出现“IndexError: index 3 is out of bounds for dimension 0 with size 3”的错误。因为在该张量中，只有0、1、2三个合法的索引值。
- 解决方案
要解决这个问题，我们需要采取一些措施来调整或获取正确的索引值。以下是一些可能的解决方案：
(1) 检查索引是否有错： 首先要检查一下代码中索引的位置是否正确。如果没有问题，那么就可能是因为数据本身存在问题。
(2) 确认数据格式： 确认数据格式是否符合要求，是否需要转换数据类型、大小、形状，以及一些其他的数据处理操作。比如我们上面提到的张量，就可以使用如下的代码来更新它的形状:
a = a.view(2,3)
(3) 检查数据是否越界：在处理数组、矩阵和张量等数据时，一定要注意索引范围是否在合理的区间内。如果访问了不存在的索引值，那就会出现越界错误。
(4) 调整模型参数和代码逻辑：在模型训练中，也会出现这样的问题。比如，如果我们定义一个长度为3的张量作为CNN网络的第一个卷积层的输入，但卷积核（filter）的大小等于4，那就会出现维度不匹配的问题。需要调整或更新模型参数和代码逻辑。
最后，还需要注意的是，调试代码时一定要看清楚报错信息，以及在哪个部分进行了索引操作，找到具体的原因再进行修改。