错误信息“too many indices for tensor of dimension 0”意味着你尝试对一个零维张量(即一个标量值)进行了多维索引操作。在PyTorch中,张量的维度是通过其shape属性来表示的,零维张量(标量)的shape为空,因为它没有维度。 可能导致此错误的情况 错误地处理了张量的维度:可能在进行某些操作(如索引、切片等)时,...
importtorch# 创建一个三维张量tensor=torch.randn(10,20,30)# 使用正确的索引访问元素element=tensor[0,1,2]print(element)# 输出对应索引位置的元素值# 错误示例:使用超过维度数量的索引element=tensor[0,1,2,3]# 这将导致 "IndexError: too many indices for tensor of dimension 3" 在上面的示例中,我们...
报了IndexError: too many indices for tensor of dimension 2的错误,我的input_c2ws是644的list,所以源代码的flatten操作我改成了reshape,变换后应该是6*16,但是input_c2ws[:, :, :12]这一行就执行不了,所以想问问看您之前跑的时候的input_c2ws的维度具体是多少呢?是我这边的维度有错么Ha...
File "/home/ecoation/anaconda3/envs/detectron2/lib/python3.8/site-packages/detectron2/modeling/meta_arch/rcnn.py", line 228, in <listcomp> images = [self._move_to_current_device(x["image"]) for x in batched_inputs] IndexError: too many indices for tensor of dimension 2 ## Environ...
IndexError: too many indices forarray 错误从model = main()到 >train_one_epoch()并继续。 我不明白为什么会这样。 此外,这是来自一个数据集实例的示例, (<PIL.Image.Imageimage mode=RGB size=1024x1024 at0x7F46FC0A94A8>, {'boxes':tensor([[628.,6.,644.,26.], ...
pythonnumpyindexerror: too many indices for array import numpy as np #data 原来数组 #arr_1 新数组 #将data的第一列赋值给arr_1的第一列 arr_1 = np.array((data.shape[0],5)) arr_1[:,0] = data[:,0] #报错 # arr_1[:,0] = data[:,0]#id #IndexError: too many indices for ar...
可以看到returns部分,大概意思就是Indices是False,就返回一个类型是boolean的数组,如果indices是True,就返回一个整型数组,所以解决办法就是把参数改变。默认的是False,改成r1.get_support(indices=True)就好了。 参考:https://blog.csdn.net/pcy1127918/article/details/79975152...
运行代码发现了IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed这个报错, 后来去百度发现是这段代码出了问题 因为定义的calculate_performance里面要求的数据是有两个索引,但是这些数据是一维的,所以才会报这个错误。后来学习发现了.reshape这个用法改变...遇到...
0.1+cu117）。如果我们将一维Tensorc重塑为形状为（1000，1）的矩阵，我们会观察到相同的行为：
Hi there, I'm using the PyTorch implementation with bert-base-uncased and I get the following error when the sentence contains only one token: Traceback (most recent call last): File "bert.py", line 28, in <module> print(scorer.score_sen...