pytorch Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2)问题记录

最新推荐文章于 2023-11-05 22:08:02 发布
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分类专栏： 杂项 pytorch 文章标签： pytorch 深度学习 python
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在模型训练完成后，尝试对单个文本进行测试时遇到了forward函数报错。问题出在forward()内的squeeze()函数，它删除了尺寸为1的维度。通过将测试样本封装成batch解决该问题，避免了错误的发生。细心检查代码是解决问题的关键。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

模型正常进行训练，训练好后想使用一个文本进行一下测试，发现居然在forward函数报错。
开始百思不得其解，训练都是正常的，按evaluate函数的逻辑写了测试样例，怎么会报错呢。
报错如下图：
在这里插入图片描述
最后经过仔细的检查，发现是forward()函数里squeeze()函数的问题，这个函数将某些满足只有一个元素的维度删除没了。因此解决办法是使用两个测试样本封装入一个batch中，问题解决了。

还是要更细心

Pytorch IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)
Hello Word!
06-22 7054
Pytorch在计算accuracy时报错 Traceback (most recent call last): File "main.py", line 547, in <module> File "main.py", line 270, in main validate(test_loader_lfwa, model, criterion) File "main.py", line 480, in validate top1[j].update(prec1[j][
IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)
c_cjiajia_的博客
07-03 3058
IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)
【解决办法】torch交叉熵使用时遇到 Dimension out of range
gc.collect()
05-19 2万+
简述 其实这个问题我很久以前用pytorch写程序的时候就遇到过这个问题，当时纠结了很久之后最后解决了。当时本来就想来写个东西来记录下避免其他人也遇到这样的问题。但后面我个菜鸡就完全忘记了emmmm 展示说明 不同于我以往直接给出结论。这次我会通过展示的方式较为详细的讲解下。 导入包 import torch import torch.nn as nn 创造这个损失函数类 loss =...
Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2)
qq_15821487的博客
08-13 2606
ret = (torch.sum(torch.sum((mat ** 2), 1), 2).squeeze() + 1e-10) ** 0.5 报错，改成以下即可，矩阵没有那么多维度，按那么多维度去相加，自然会报错 ret = (torch.sum(torch.sum((mat ** 2), 1), 1).squeeze() + 1e-10) ** 0.5
IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2)
qq_44711932的博客
09-12 1万+
再跑深度学习时运行爆出了这个问题 当时出错的代码是这个： torch.sum(a,(1,2)) 抛出这么个错误 IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2) 实在想不明白为什么，就去做了几个小实验 这个是torch.sum() 的官方测试案例，没问题 接着又试了一个 呐，报出了一个一摸一样的问题，这时候问题就来了，我再试了一个三维的 一切正常，所以问题出在维度上，因为少了一个维度，
PyG 自定义数据集报错 IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got -2)
m0_48209770的博客
07-02 1371
使用Pytorch-Geometric框架自定义数据集时，报错 got -2 原因： 我这边的情况是N个节点，每个节点只有一个特征，Data(x, y, edge_index)中的 x 为 一维张量 时会报错。解决方法： 改为二维张量。
IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)报错
weixin_43822264的博客
03-15 1476
在使用softmax函数时需要保证矩阵是二维的,但是在训练过程中会出现batchsize=1的情况即整个output矩阵的维度为。output = F.softmax(output, dim=1) 即可。如果不指定 output.squeeze 的维度就会得到。[maxlen]的维度导致报错。
Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)这个问题怎么解决
最新发布
03-23
在 PyTorch 的张量操作过程中，`Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)` 错误通常表明尝试访问或操作的维度超出了当前张量的有效范围。这种错误可能由多种原因引起，例如张量形状...
IndexError:Dimension out of range(expected to be in range of [-1,0],but got 1)
qq_33538651的博客
09-21 3373
跑一个ocr的代码出现上述错误，解决方法： 1.设置batch_size和num_epochs能整除，即num_epochs/batch_size的值是一个正整数。 2.在DataLoader函数中，设置drop_last=True,如下图所示：
完美解决IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)
qlkaicx的博客
11-05 7974
交叉熵损失函数通常用于评估分类器的性能，特别是在多分类和二分类问题中。它被定义为真实标签与预测标签之间概率分布的交叉熵。因此，当一组数据需要计算交叉熵时，它需要被表示为概率分布。具体来说，如果我们有两个类别A和B，真实标签为A的概率是p，预测标签为A的概率为q，那么交叉熵损失函数可以定义为： H(p, q) = -p log(q) - (1-p) log(1-q) 在这个公式中，p和q必须是概率值，因为它们代表了事件发生的可能性。
pytorch 损失函数 IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)
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weixin_43436958的博客
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pytorch CrossEntropyLoss()错误提示：LossIndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)   在使用MIML的过程中，我需要对属于同一标签中的子概念进行损失值计算，然而我就出现上述这种情况，于是我自己写了一个小小的示例进行问题解决：   首先对正确的示例进行介绍: import torch.nn as nn import torch func=nn.CrossEn
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用法： torch.cat(): 用于连接两个相同大小的张量 torch.stack(): 用于连接两个相同大小的张量，并扩展维度 实例： import torch a = torch.tensor(torch.arange(10)).reshape(3, 3) b = torch.tensor(torch.arange(10, 100, 10)).reshape(3, 3) print(a) Out[7]: tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6],
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