too many indices for tensor of dimension 3

AI算法网奇

于 2018-09-15 13:59:57 发布

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分类专栏： pytorch知识宝典

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这篇博客探讨了一个在处理Tensor时遇到的问题——'too many indices for tensor of dimension'。作者指出，当尝试访问的索引超过张量的维度时，会引发此错误。在特定情况下，将维度调整为一致或使用其他博客中的方法可以避免这个错误。举例来说，涉及tconf（80*3）、best_n（80*3）和gy（80）的张量操作导致了'too many indices for tensor of dimension 1'的错误。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

too many indices for tensor of dimension 3

原因还未找到，只是感觉把维度换成一模一样就不报错了，或者换成另一片博文中的也可以。

too many indices for tensor of dimension

tconf是80*3

best_n也是80*3

gy是80

最后报错：too many indices for tensor of dimension 1

tconf[best_n][np.array(gy), np.asarray(gx)] = 1

import torch
import numpy as np

# 80 10 5 3:4
# 80 3 11 11
import copy
a = torch.linspace(-4, -1, steps=4)



a = torch.linspace(0, 1, steps=2).repeat(16,1).view(16,2)
b = torch.linspace(1, 256, steps=256).view(8,8, 4)

print(np.array(a))
print(b<5)

#取单个值，
# a=[[0,0,0,1],[0,0,0,2]]#维度变了

b[np.asarray(a)]=0

print(b)