connect_matrix_t[output_index[:, None], input_index] += 1报错too many indices for tensor of dimension 0
时间: 2024-03-03 18:53:37 浏览: 91
这个错误通常是因为`output_index`或`input_index`是一个空的1维张量,而在使用这两个张量作为索引时,会出现维度不匹配的错误。
如果发现`output_index`或`input_index`为空,可以在使用它们作为索引之前添加一个判断语句,例如:
```python
if output_index.numel() == 0 or input_index.numel() == 0:
# 空张量,不进行操作
pass
else:
connect_matrix_t[output_index[:, None], input_index] += 1
```
这样就可以避免在空张量上进行索引操作,从而避免出现维度不匹配的错误。
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tensor[:, :, x:x+mask_h, y:y+mask_w] *= 1 - mask报错:IndexError: too many indices for tensor of dimension 1 其中tensor张量维度为(64,3,128,128)
根据你提供的错误信息来看,可能是因为在对tensor进行索引时使用了过多的维度。tensor张量的维度为(64,3,128,128),你可以尝试修改你的代码,确保你对张量的索引维度与张量的维度匹配。如果你需要使用更多的维度,你可以通过增加张量的维度来修改张量的形状。如果你仍然无法解决问题,请提供更多的信息,例如你的代码和完整的错误消息,我们将更好地帮助你解决问题。
img1, _ = augmenter.transform_sample(sample["color_aug"], None, override_jitter)报错IndexError: too many indices for tensor of dimension 3
这个错误通常是由于`transform_sample()`函数返回的`img1`是一个三维张量,但是被当做了一个四维张量来处理,导致了维度错误。
你需要检查一下你的代码中是否正确处理了`img1`的维度。例如,如果`img1`是一个三维张量,那么你应该使用`img1 = img1.transpose(1, 2, 0)`将通道维度移到最后一个维度上。另外,你也可以检查一下代码中是否存在类似于`img1[0]`这样的语句,这样会将三维张量`img1`变成一个二维张量,从而导致维度错误。
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