IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2)

这个错误通常出现在 PyTorch 中，它表示你尝试访问一个维度超出了张量的范围。具体来说，这个错误信息告诉你期望的维度应该在 [-2, 1] 的范围内，但是你传入的维度是 2，超出了这个范围。

解决这个问题的方法一般有以下几个步骤：

1. 检查代码，找出出错的位置和原因。通常会显示出错的具体行数和代码片段。
2. 检查数据，确保数据的维度和形状与代码中的期望一致。
3. 检查模型，确保模型的输入和输出维度和形状与代码中的期望一致。
4. 如果需要，可以尝试调整代码、数据或模型来解决问题。

如果以上方法都不能解决问题，可以尝试在 PyTorch 的 GitHub 上搜索相关问题，或者在论坛上提问。

相关问题

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您在使用 PyTorch 进行操作时，尝试访问不存在的张量维度。请检查您的张量维度是否正确，并确保您正在正确地使用索引。

例如，如果您有一个形状为 [3, 3] 的张量，但尝试使用索引 [3] 来访问第四个元素，则会出现此错误。正确的索引应该是 [2]。

另外，也可能是您正在使用的操作需要一个在张量维度上进行的参数，但是您的张量维度不符合要求。请仔细查看您的代码，以确定您是否正确地使用了操作和参数。

如果您需要更多帮助，请提供更多的上下文信息和代码示例。

IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1]

"IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1])" 是一个索引错误。这个错误通常发生在代码中当我们尝试访问一个数组或列表的维度超出了其范围时。在这个错误消息中，[-2, 1]表示预期的索引范围，而实际获得的索引超出了这个范围。具体来说，代码中期望使用的是一个二维数组或列表，但实际上提供的是一个一维的数据。

这个错误通常发生在编程中，当我们试图访问数组或列表中不存在的索引或超出范围的索引时。为了解决这个错误，我们需要确保我们的索引值在正确的范围内，并且与数组或列表的维度相对应。

例如，在Python中，如果我们有一个二维数组，我们可以使用索引[i][j]来访问其中的元素。如果我们提供的i超过了数组的行数，或者j超过了数组的列数，就会出现"IndexError: Dimension out of range"错误。

为了解决这个问题，我们需要检查我们的索引值，并确保它们在正确的范围内。我们还需要检查我们的数据结构是否与我们的访问方式相匹配，即确保我们使用的是正确维度的数据结构。

总结来说，"IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1])"错误表示我们在访问数组或列表时使用了超出范围的索引。为了解决这个问题，我们需要检查索引值和数据结构是否匹配，并确保索引值在正确的范围内。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)](https://blog.csdn.net/wu_xin1/article/details/116488764)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2)](https://blog.csdn.net/qq_44711932/article/details/108550088)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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