训练时报错IndexError: Target 4 is out of bounds.

这个错误通常出现在模型的输出维度与目标维度不匹配的情况下，导致模型输出的索引超出了目标的范围。可能的原因包括：

1. 目标数据集中的标签值超出了模型输出的范围。例如，如果模型输出的是一个0到3之间的整数，而目标数据集中包含了4这个标签值，就会出现这个错误。

2. 模型的输出维度与目标维度不匹配。例如，如果模型输出的是一个形状为(32, 10)的张量，而目标数据集中的标签只有10个类别，就会出现这个错误。

解决这个问题的方法通常是检查数据集中的标签值是否与模型输出的范围匹配，并且确保模型的输出维度与目标维度一致。如果问题仍然存在，可以检查模型代码中的索引操作，以确保不会超出目标数据集的范围。

相关问题

loss = criterion(logits, labels)报错IndexError: Target 3 is out of bounds.

这个错误可能是因为你的标签中有一个或多个值超出了您的模型输出的预期范围。您可以检查一下您的标签是否与您的模型输出的形状相同，并且标签中的值是否在预期范围内。如果您的标签是使用0-indexing，请确保最大的标签值不会超过模型输出的类别数减去1。此外，您也可以尝试使用PyTorch的内置函数torch.nn.CrossEntropyLoss()，它会自动将您的标签转换为one-hot形式并将其与您的模型输出进行比较。

IndexError: Target 2 is out of bounds.

引用\[1\]中的代码是一个GCN模型的定义和前向传播函数。这个模型有两个GCN层，输入维度为34，隐藏层维度为5，输出维度为2。然而，引用\[2\]中的代码对输出维度进行了修改，改为了64。这样会导致分类的类别数不匹配的问题。为了解决这个问题，可以将输出维度改回正确的值，即2。

引用\[3\]中提到的错误是IndexError: Target 2 is out of bounds。这个错误通常是由于目标值超出了合法范围导致的。要解决这个问题，可以检查目标值的范围是否正确，并确保它在合法的范围内。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [解决IndexError: Target 2 is out of bounds.](https://blog.csdn.net/Pikaqiu_life/article/details/127738925)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【PaddleDetection报错】IndexError: Target xxx is out of bounds.](https://blog.csdn.net/m0_61139217/article/details/125702137)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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