PyTorch报”ValueError: Length of input mismatches with length of indices “的原因以及解决办法

在PyTorch中，当我们尝试使用torch.embedding函数从一个张量中查找索引对应的向量时，有时会报错："ValueError: Length of input mismatches with length of indices"。

这个错误通常是由于两个张量中的大小不匹配导致的，其中一个张量是原始输入张量，另一个是包含索引的张量。以下是一些可能的原因和解决方法：

1. 索引张量的尺寸不正确：如果输入张量的大小是 [batch_size, input_size]，则索引张量的大小应该是 [batch_size, num_indices]，其中num_indices是要查找的索引数。确保索引张量的大小匹配。

2. 输入张量的大小与索引维度不匹配：如果输入张量大小是 [batch_size, input_size]，则它的索引维度应该是1。 如果张量是二维的，则其索引维度应为0。确保输入张量的大小和索引维度正确。

3. 输入张量的大小与索引张量不兼容：通常情况下，输入张量的大小应该大于或等于索引张量的大小，因为索引是从输入张量中提取出来的。确保输入张量的大小大于等于索引张量的大小。

4. 输入张量中有NaN值：如果输入张量中有NaN值，则会发生此错误。请确保输入张量不包含NaN值。

解决此错误的最佳方法是要检查以上可能的原因并调整张量的大小和维度以确保它们匹配。 其中，检查索引张量的大小和输入张量的大小与索引维度是最常见的。

以下是一些可能的代码示例，可以帮助避免“ValueError: Length of input mismatches with length of indices”错误：

# Example 1
# 重点是检查索引张量的大小和维度是否正确

embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # vocab_size是词典大小，embedding_dim是嵌入维数

input_tensor = torch.randn(5, 10) # 5个句子，每个句子10个词
index_tensor = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [1, 2, 0], [2, 3, 1], [0, 1, 2], [3, 2, 1]])

if index_tensor.shape[0] != input_tensor.shape[0]: # 检查 batch_size 是否匹配
    raise ValueError('Batch size mismatch between input and index tensors.')

if len(index_tensor.shape) != 2: # 检查索引维度是否正确
    raise ValueError('Index tensor must be 2-dimensional.')

if index_tensor.max() >= input_tensor.size(1): # 检查索引张量的大小是否正确
    raise ValueError('Index tensor has out-of-bounds values.')

# 下面的代码使用正确的索引张量调用嵌入操作
output_tensor = embeddings(index_tensor)

# Example 2
# 检查是否有NaN值

input_tensor = torch.randn(5, 10)
input_tensor[1, 1] = float('NaN') # 为输入张量中的一个元素设置NaN值

if torch.isnan(input_tensor).sum() > 0: # 检查是否存在NaN值
    raise ValueError('Input tensor contains NaN values.')

# 下面的代码使用不包含NaN值的输入张量调用嵌入操作
output_tensor = embeddings(index_tensor)

希望这些示例可以帮助您诊断并解决此PyTorch错误。