PyTorch报错”ValueError: Length of input mismatches with length of indices “一般是由于输入的张量和索引的长度不匹配导致的。具体原因可能是输入的维度和索引的维度不匹配，或者是索引的值超出了输入张量的范围。
解决这个问题的方法有以下几种：
1.检查输入张量和索引的维度是否一致，如果不一致，需要将它们的维度调整为相同。
2.检查输入张量的长度是否足够，索引值是否超出了输入张量的范围。如果超出了范围，需要使用较小的索引值。
3.可以使用PyTorch的built-in函数进行调整，例如view（）函数，来调整维度。
4.在代码中加入断点，逐步检查错误，并适当增加print语句来检查张量的大小和索引的值。
下面是一个示范代码，用于演示如何解决PyTorch报”ValueError: Length of input mismatches with length of indices “问题。
import torch
#定义一个输入张量和一个索引张量
x = torch.randn(3, 4, 5)
index = torch.tensor([[1, 2, 3], [0, 1, 2]])
#调整输入张量的维度，使得输入张量的维度与索引张量的维度匹配
x = x.reshape(-1, 5)
index = index.flatten()
#打印调整后的张量的大小
print("size of input tensor:", x.size())
print("size of index tensor:", index.size())
#使用scatter函数进行操作，并打印结果
output = torch.zeros(6, 5)
output.scatter_(0, index.unsqueeze(1).expand_as(x), x)
print("output:", output)
在上面的示例代码中，我们首先定义了一个3x4x5的张量x和一个2×3的索引矩阵index。由于scatter函数需要输入张量和索引张量的大小必须一致，因此我们使用了reshape函数将输入张量x的大小调整为(12, 5)，并使用flatten函数将索引矩阵转换为大小为(6,)的一维向量。
接着使用scatter函数进行操作，并将结果输出。