pred_score, pred_label = pred.topk(maxk, dim=1) runtimeerror: selected index

这个错误通常在使用PyTorch深度学习框架进行模型训练或预测时出现。这个错误的原因可能是在使用topk()函数时，指定的k值超过了张量维度的界限，或者指定的维度不正确。

pred.topk(maxk, dim=1)的作用是在维度1上返回前k个元素的值和对应的索引。如果传入的k值大于指定维度的大小，就会触发"selected index"错误，提示选择的索引超出了张量的范围。

为了解决这个问题，可以检查代码中传入topk()函数的k值和dim值是否正确，并确保它们不会导致类似的错误。如果出现这种错误，需要重新指定k和dim值，或者使用其他函数来实现类似的功能，例如argsort()函数。

总之，这个错误提示让我们注意到选择的索引超出了张量的范围，需要仔细检查代码逻辑并进行相应的调整。

相关问题

_, pred = output.topk(maxk, 1, True, True)是什么意思

这行代码通常是在深度学习中使用的，其中output是一个张量（Tensor），topk()是PyTorch中的一个函数，用于获取张量中最大的k个值和它们的索引。具体来说，这个函数的参数含义如下：

- maxk：表示要获取的最大的k个值，是一个整数。

- 1：表示在第一个维度上进行排序，如果张量是一个二维矩阵，则通常是在行上进行排序。

- True：表示要返回排序后的值，是一个布尔值。

- True：表示要返回排序后的索引，是一个布尔值。

因此，这行代码的作用是获取output张量中最大的k个值以及它们的索引，其中k的值由maxk指定。由于该函数返回两个张量，因此使用下划线(_)将第一个张量（即最大的k个值）忽略，只保留第二个张量（即最大的k个值对应的索引），并将它赋值给pred。

def evaluate(label, pred): nmi = metrics.normalized_mutual_info_score(label, pred) ari = metrics.adjusted_rand_score(label, pred) f = metrics.fowlkes_mallows_score(label, pred) pred_adjusted = get_y_preds(label, pred, len(set(label))) acc = metrics.accuracy_score(pred_adjusted, label) return nmi, ari, f, acc

这段代码定义了一个名为 `evaluate` 的函数，该函数接受两个参数 `label` 和 `pred`，用于计算聚类算法的评估指标。

- `nmi`：使用 `metrics.normalized_mutual_info_score()` 函数计算标签和预测结果之间的归一化互信息分数。
- `ari`：使用 `metrics.adjusted_rand_score()` 函数计算标签和预测结果之间的调整兰德指数。
- `f`：使用 `metrics.fowlkes_mallows_score()` 函数计算标签和预测结果之间的 Fowlkes-Mallows 指数。
- `pred_adjusted`：调用 `get_y_preds()` 函数获取调整后的预测结果，该函数接受标签、预测结果和标签类别数量作为参数。
- `acc`：使用 `metrics.accuracy_score()` 函数计算调整后的预测结果与标签之间的准确率。

最后，函数返回 nmi、ari、f 和 acc 这四个评估指标的值。你可以根据需要使用这些指标来评估聚类算法的性能。