PyTorch报”IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2) “的原因以及解决办法

IndexError异常的含义

IndexError异常是一种常见的Python错误，这通常表示索引超出了某个范围。在PyTorch中，这种异常通常出现在张量（Tensor）操作中发生错误时，例如对张量进行索引、切片或操作时。报错信息中通常会指出错误所在的行、列以及出错原因。

例如，以下代码会抛出"IndexError: Dimension out of range"异常：

import torch

x = torch.zeros((3, 4))
y = x[:, :, 2]  # IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2)

引发IndexError的原因

张量的形状与操作的维度不兼容

当我们尝试在一个张量上进行索引或切片操作时，我们需要考虑张量的形状和维度。如果尝试访问不存在的索引或超出张量的维度，则会引发IndexError异常。例如，以下代码尝试访问一个不存在的第5个维度：

import torch

x = torch.zeros((3, 4))
y = x[:, :, :, 2]  # IndexError: index 3 is out of bounds for dimension 3 with size 1

维度的顺序不正确

在PyTorch中，默认情况下，最后两个维度是行和列。如果我们尝试访问不在这个范围内的维度，则会引发IndexError异常。例如，以下代码尝试访问第三维：

import torch

x = torch.zeros((3, 4))
y = x[:, :, 2, :]  # IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2)

解决办法

针对上述两种情况，我们可以采取以下措施解决IndexError问题：

检查张量的形状和维度是否正确

确保我们访问的索引在正确的张量维度内。

例如，以下代码尝试访问第5个维度，而实际上张量只有4个维度：

import torch

x = torch.zeros((3, 4))
y = x[:, :, :, 2]  # IndexError: index 3 is out of bounds for dimension 3 with size 1

我们可以通过检查张量的形状，确保它与我们尝试访问的维度匹配：

import torch

x = torch.zeros((3, 4))
print(x.shape)  # 输出：torch.Size([3, 4])
y = x[:, :, 2, :]  # IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2)

调整维度顺序

如果我们确实需要访问不在默认顺序内的维度，则需要考虑调整维度顺序。

例如，以下代码尝试访问第三个维度，但是维度顺序不正确：

import torch

x = torch.zeros((3, 4))
y = x[:, :, 2, :]  # IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2)

我们可以通过交换维度顺序，使第三个维度变成最后一个维度：

import torch

x = torch.zeros((3, 4))
x = x.permute(0, 1, 3, 2)  # 交换第三和第四个维度
y = x[:, :, 2, :]  # 正常运行

通过以上方法，就可以避免PyTorch的"IndexError: Dimension out of range"异常。细心设置和调试能帮助我们避免这样的错误，并确保正确的张量操作。