PyTorch报”IndexError: index 2 is out of bounds for dimension 0 with size 2 “的原因以及解决办法

原因

PyTorch报"IndexError: index 2 is out of bounds for dimension 0 with size 2 "的错误，通常是由于对张量的索引超出了其维度范围所致。

具体来说，当我们使用张量的某个维度作为索引时，如果索引的值大于该维度的大小，则会发生错误。例如，在以下代码中：

import torch

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

我们想要访问x张量的第2行，但是x只有2行，因此超出了维度范围，导致报错。

解决办法

要解决这个错误，我们需要检查张量的维度和索引值，并确保它们都在合理的范围内。以下是一些可能的解决办法：

检查索引值是否正确

如果报错的原因是索引值超出了张量的维度范围，就需要检查索引值是否正确。我们可以使用size属性来查看张量的大小，并将索引值与其进行比较。

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(x.size())  # 输出：torch.Size([2, 2])
print(x[2])     # 报错：IndexError: index 2 is out of bounds for dimension 0 with size 2

# 解决办法：使用合理的索引值
print(x[1])     # 输出：tensor([3, 4])

在这个例子中，由于x张量的大小为[2, 2]，因此只能访问其索引为0和1的行。因此，我们需要使用x[1]而不是x[2]来访问第二行。

检查张量的维度

如果报错的原因是张量的某个维度超出了范围，就需要检查维度大小是否正确。我们可以使用dim属性来查看张量的维度数，并将其与索引值进行比较。

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(x.dim())  # 输出：2
print(x[1, 2])  # 报错：IndexError: index 2 is out of bounds for dimension 1 with size 2

# 解决办法：使用合理的索引值
print(x[1, 1])  # 输出：tensor(4)

在这个例子中，由于x张量的维度为2，因此只能访问其第一维度的索引为0和1的元素，和第二维度的索引为0和1的元素。因此，我们需要使用x[1, 1]而不是x[1, 2]来访问第二行第二列的元素。

更改张量的维度

如果报错的原因是张量的大小不符合我们的需求，就需要更改张量的维度。我们可以使用view方法来更改张量的形状。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
print(x.size())    # 输出：torch.Size([3])
print(x[3])        # 报错：IndexError: index 3 is out of bounds for dimension 0 with size 3

# 解决办法：更改张量的形状
x = x.view(3, 1)
print(x.size())    # 输出：torch.Size([3, 1])
print(x[2, 0])     # 输出：tensor(3)

在这个例子中，由于x张量的大小为[3]，因此只能访问其索引为0、1和2的元素。我们可以使用view方法将其形状更改为[3, 1]，这样就可以访问其每个元素了。