IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

这个错误通常发生在使用索引时，索引超出了张量的维度范围。在 Python 中，索引从 0 开始，因此维度范围应该是 0 到 n-1（n 是张量的维度数）。

例如，如果你有一个形状为 (3, 3) 的张量，你可以使用以下方式访问其中的元素：

import tensorflow as tf

tensor = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(tensor[0, 0])  # 输出 1
print(tensor[1, 2])  # 输出 6
print(tensor[3, 3])  # 将会抛出 IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3

在这个例子中，最后一行代码会抛出 IndexError，因为张量的维度范围是 0 到 2，而 3 超出了这个范围。要解决这个问题，你需要检查你的索引是否正确，并确保它们在张量的维度范围内。

相关问题

报错 IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

这个错误通常是由于尝试对维度范围之外的维度进行操作引起的。

根据错误信息，你在 `inputs.squeeze(1)` 和 `targets.squeeze(1)` 这两行代码中尝试对维度为1的维度进行了挤压操作（squeeze），但是该维度可能不在允许的范围内。

在 PyTorch 中，维度索引是从0开始的，因此如果你想挤压维度为1的维度，应该使用 `inputs.squeeze(0)` 和 `targets.squeeze(0)`。

以下是一个示例的代码片段：

for epoch in range(num_epochs):
    # 进行预测
    data_iter = iter(data_loader)  # 创建数据迭代器
    for inputs, targets in data_iter:
        inputs = inputs.squeeze(0)  # 去除维度为0的维度
        targets = targets.squeeze(0)  # 去除维度为0的维度
        
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

请确保在挤压维度时使用正确的索引，并且该索引在输入张量的维度范围内。

如果仍然遇到问题，请提供详细的错误信息和相关代码段，以便我能够更好地帮助你解决问题。

怎么看IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)表示索引错误，通常是由于尝试访问数组或列表中不存在的维度或索引而引起的。在这种情况下，它指示所访问的维度超出了预期的范围，可能是由于维度计算错误或数组/列表大小错误导致的。要解决此错误，您需要检查索引和维度计算是否正确，并确保所访问的维度在数组/列表的范围内。