IndexError: dimension out of range错误的含义 IndexError: dimension out of range 是一个在处理多维数据结构(如数组、矩阵、张量等)时常见的错误。它表示你尝试访问的数据维度索引超出了该数据实际存在的维度范围。简单来说,就是你试图访问一个不存在的数据位置。
出现这个问题的原因: 1.代码写得有问题,出现一个数据没有batch_size这个维度,适当删除一些数据让他满足batch_size,或者修改和batch_size相关的数据读取的代码
当处理分类问题时，若使用交叉熵作为损失函数，无需进行softmax操作，因nn.CrossEntropyLoss内已整合此功能。问题在于维度设置，nn.CrossEntropyLoss需输入二维张量，而当前张量维度为一维。此时，需通过unsqueeze()函数调整张量维度。执行unsqueeze(0)操作后，即可进行交叉熵计算。由于交叉熵函数具备处理多维数据...
这是因为维度不对,nn.CrossEntropyLoss要求输入的维数是2,但是现在它的维数是1(tensor可以看左边有几个中括号来判断是几维),所以要利用unsqueeze()来扩展张量的维度。 维度变换 输出结果 当我们使用unsqueeze(0)后,就可以求交叉熵了。因为交叉熵函数就是可以处理很多维数据,比如说, a=torch.tensor([[-0.2949, 1....
IndexError:Dimension out of range(expected to be in range of [-1,0],but got 1),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got -2) 原因:我这边的情况是N个节点,每个节点只有一个特征,Data(x, y, edge_index)中的 x 为一维张量时会报错。 解决方法:改为二维张量。 x=torch.from_numpy(features[i])# x: tensor([ 0.7407, -0.1673, 0.16...
运行yolox报错解决:IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1) 重新安装thop. pip uninstall thop pip install thop。 若不管用,建议先按照官方的Quick Start走: Step1. Install YOLOX from source.
IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1) 上網查了一下,發現這個問題其實滿好解決的:這通常是發生在 CrossEntropyLoss() 上的報錯,而 CrossEntropyLoss() 輸入的第一項應為『預測分類的機率分佈』。若是直接使用 argmax() 輸入標籤結果,那就有可能會產生...
记录return torch.mm(x,w)+b IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0... 这个错误是因为矩阵乘法中的列与另一矩阵的行数不匹配,具体的做法就是改变其中的一个变量的行列。 出现了Expected object of scalar type Double but got scalar type Float for argument #2 '...
0.0174 0.1866 [torch.FloatTensor of size 2] 0 1 [torch.FloatTensor of size 2] This is correct as far as the documentation is concern, but still getting following error dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)...