PyTorch报”IndexError: index 3 is out of bounds for dimension 0 with size 3 “的原因以及解决办法

目录

• 示例1
• 示例2
• 解决办法
• 总结

这个错误通常是因为尝试访问超出张量维度范围的索引导致的。

例如，如果一个张量有3个元素，并且您尝试使用索引3来访问它，您将遇到这个错误。因为索引从0开始计数，所以在这种情况下，最大索引应该是2。

以下是两个例子，解释了这个错误的原因以及如何解决它。

示例1

import torch

t = torch.tensor([1, 2, 3])
print(t[3])

输出：

IndexError: index 3 is out of bounds for dimension 0 with size 3

在这个例子中，我们定义了一个由3个元素组成的张量t，并尝试访问索引为3的元素。由于张量t只有3个元素，所以这个索引被认为是超出范围的。

解决方法：

确保您的索引在张量的范围内，例如，在这个例子中，要访问最后一个元素，您应该使用索引2：

import torch

t = torch.tensor([1, 2, 3])
print(t[2])

输出：
tensor(3)

示例2

import torch

t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(t[2, 0])

输出：
IndexError: index 2 is out of bounds for dimension 0 with size 2

在这个例子中，我们定义了一个2x2的张量t，并尝试用索引2访问第一维度的元素。但是，由于张量只有两个元素，所以这个索引也被认为是超出范围的。

解决办法

确保您的索引在张量的范围内，并且您正在访问正确的维度。在这个例子中，要访问第二行的第一个元素，您需要使用索引1和索引0：

import torch

t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(t[1, 0])

输出：
tensor(3)

总结

这个错误通常是因为使用超出范围的索引。检查您的索引，确保它在张量范围内并且您正在访问正确的维度。成功访问元素后，您将获得一个张量对象，其中包含您要访问的值。