x.shape=(8,8,24,128),为什么这样操作会出现Dimension out of range (expected to be in range of [-3, 2], but got 3),这种问题应该怎么修改,请给我一个修改无误的pytorch版本
时间: 2024-03-03 09:53:50 浏览: 16
这个错误是由于PyTorch中的维度索引范围是 [-3, 2],而你的索引值为 3,超出了范围,导致出现错误。
为了修改这个错误,你可以通过使用transpose函数来交换张量的维度顺序。假设你想将第2个维度和第3个维度交换,可以使用以下代码:
```python
x = x.transpose(1, 2)
```
如果你想要将第1个维度和第4个维度交换,可以使用以下代码:
```python
x = x.transpose(0, 3, 2, 1)
```
需要注意的是,这些操作可能会改变张量中元素的顺序,因此在使用这些操作时需要谨慎。
以下是一个修改无误的PyTorch版本的示例代码,你可以根据自己的需求进行修改:
```python
import torch
x = torch.randn(8, 8, 24, 128)
x = x.transpose(1, 2) # 交换第2维和第3维
print(x.shape)
x = torch.randn(8, 8, 24, 128)
x = x.transpose(0, 3, 2, 1) # 交换第1维和第4维
print(x.shape)
```
相关问题
x.shape=(8,8,24,128),为什么这样操作alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(2,3)) / self.num_heads, dim=-1)会出现Dimension out of range (expected to be in range of [-3, 2], but got 3),这种问题应该怎么修改,请给我一个修改无误的pytorch版本
这个错误是由于PyTorch中的维度索引范围是 [-3, 2],而你的索引值为 3,超出了范围,导致出现错误。
在执行 `torch.matmul(x, x.transpose(2,3))` 操作时,返回的张量的维度为 `(8,8,24,24)`。因此,在执行 `F.softmax()` 操作时,需要指定 `dim` 参数为 -1,即对最后一个维度进行 softmax 操作。但是你的张量维度为 `(8,8,24,24)`,因此在指定 `dim` 参数为 -1 时,其值为3,超出了 PyTorch 中维度索引的范围,导致出现错误。
为了解决这个问题,你可以在执行 `torch.matmul()` 操作后,先将返回的张量通过 `unsqueeze()` 函数将最后一个维度扩展一个新的维度,然后再执行 `F.softmax()` 操作,例如:
```python
import torch.nn.functional as F
x = torch.randn(8, 8, 24, 128)
alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(2, 3)) / self.num_heads, dim=-1).unsqueeze(-1)
```
这样,返回的张量维度为 `(8,8,24,24,1)`,可以指定 `dim` 参数为 -1,执行 `F.softmax()` 操作。
以下是一个修改无误的 PyTorch 版本的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self, num_heads):
super().__init__()
self.num_heads = num_heads
def forward(self, x):
alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(2, 3)) / self.num_heads, dim=-1).unsqueeze(-1)
# 其他操作
return alpha
# 示例代码
x = torch.randn(8, 8, 24, 128)
model = MyModel(num_heads=8)
output = model(x)
print(output.shape)
```
这个示例代码中,我们首先定义了一个 `MyModel` 类,其中的 `forward()` 方法就是我们需要执行的操作。在 `forward()` 方法中,我们执行了 `torch.matmul()` 操作,并通过 `F.softmax()` 函数对最后一个维度进行 softmax 操作。最后我们通过 `unsqueeze()` 函数在最后一个维度上扩展了一个新的维度,以避免出现维度索引范围的错误。
Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)
这个错误通常出现在使用 numpy 或者类似的数组操作时,是因为你的数组维度不符合要求。在这个错误信息中,提示说期望的维度范围应该在 [-1, 0] 之间,但是实际传入的是 1,因此就会报错。
你可以检查一下你的代码中,是否有用到了数组操作,并且检查一下数组的维度是否正确。如果你使用的是 numpy,可以使用 shape 属性来查看数组的维度。另外,还可以打印出数组的值,看看是否符合你的预期。如果还有问题,可以提供更多的代码和具体的错误信息,这样我才能更好地帮助你解决问题。
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