- 报错原因
“AssertionError: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes’ failed.”
这个报错通常是在使用PyTorch进行模型训练时出现的，它的原因是在模型的训练过程中，出现了目标变量值超出了模型定义的类别数量的情况，即目标变量的取值范围不在 [0, n_classes-1]之间，导致了代码执行出错。
- 解决办法
解决这个问题的方法有以下几种：
2.1 确认目标变量的取值范围
首先，我们需要检查一下数据集的标签，确保其取值范围在 [0, n_classes-1] 之间。如果发现数据集中有一些标签值与n_classes不匹配，就需要进行修正，将标签值对应到正确的类别。可以使用Pandas等工具进行数据处理。
2.2 检查网络的输出维度
在训练模型时，需要检查网络的输出维度是否与数据集的类别数量相同。如果输出维度与数据集类别数量相同，则需要检查网络的最后一层是否加入了softmax层（或logsoftmax层），以确保输出是符合要求的概率分布。
如果输出维度比数据集的类别数量大，则需要检查网络的定义，以查看是否存在层数不匹配的问题，或者是否网络结构没有按照预期的方式工作。
2.3 检查模型输出时的数据类型
在模型的输出过程中，数据类型也是一项需要注意的问题。确保输出的数据类型与目标变量的数据类型相同，通常可以使用.to()函数进行设置。
2.4 确认图像数据格式是否正确
在进行图像分类任务时，也需要考虑图像数据格式的问题。对于RGB图像，我们通常需要将其转换为3通道的Tensor类型，并调整它们的维度顺序。可以使用PIL库中的Image等工具进行处理，确保图像数据格式正确。
- 总结
在PyTorch中，AssertionError: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes’ failed.通常是由目标变量的取值范围不正确或者数据格式不正确导致的。我们可以通过检查目标变量、网络输出维度、数据类型和图像数据格式等问题，来修正代码并解决这个问题。