PyTorch报”IndexError: index out of range for tensor of dimension 2 “的原因以及解决办法

在PyTorch中，当我们使用一个索引超出了tensor的维度时，就会出现"IndexError: index out of range for tensor of dimension 2 "的报错。

这个错误通常出现在使用Tensor索引，例如t[100, 200]，而Tensor的维度只有100行和100列。

解决这个问题的方法有以下几种：

检查索引是否正确

在遇到这种报错时，第一步要做的是检查索引是否正确，多次检查该Tensor的形状和索引的范围。您可以通过numpy的shape方法查看Tensor的形状。如果Tensor的维度和形状没有问题，那么问题可能出现在代码逻辑上。

使用torch.gather代替高维Tensor的索引

如果您的Tensor是高维的，我们建议使用torch.gather()代替索引，这个方法可以更加灵活地处理高维Tensor的索引。torch.gather的使用方法类似于索引，但它允许您动态指定要使用的索引，并返回一个新的Tensor。例如：

1.如果您要选取x中索引为[4，3，6]的元素，可以使用以下代码：

torch.gather(x,dim=1,index=torch.LongTensor([4, 3, 6]).unsqueeze(0).expand(x.shape[0], -1))

2.如果您要选取x中索引为B中的元素，可以使用以下代码：

torch.gather(x,dim=1,index=B.unsqueeze(1))

其中， x是你的原始张量，dim指定维度， index 是你想要访问的元素的索引。

调试和排除问题

如果问题仍没有解决，您可以考虑打印Tensor的形状和数据，以及索引和其他变量的值来诊断代码问题。您也可以尝试重新编写代码或使用其他算法来解决您的问题。

总之，遇到“IndexError: index out of range for tensor of dimension”错误，您需要仔细检查Tensor的形状和索引范围，尝试使用torch.gather方法或排除其他逻辑问题来解决该问题。