IndexError: Target 4 is out of bounds.
时间: 2024-05-07 12:15:45 浏览: 14
This error occurs when you try to access an element in a list or array that does not exist.
For example, consider the following code:
```
my_list = [1, 2, 3]
print(my_list[4])
```
In this code, we are trying to access the element at index 4 of the `my_list` list. However, the list only has three elements, so there is no element at index 4. This will result in the `IndexError: Target 4 is out of bounds.` error.
To fix this error, make sure that you are accessing valid indices in your lists or arrays. You can use the `len()` function to check the length of a list and make sure you are not going out of bounds.
相关问题
IndexError: Target 2 is out of bounds.
引用\[1\]中的代码是一个GCN模型的定义和前向传播函数。这个模型有两个GCN层,输入维度为34,隐藏层维度为5,输出维度为2。然而,引用\[2\]中的代码对输出维度进行了修改,改为了64。这样会导致分类的类别数不匹配的问题。为了解决这个问题,可以将输出维度改回正确的值,即2。
引用\[3\]中提到的错误是IndexError: Target 2 is out of bounds。这个错误通常是由于目标值超出了合法范围导致的。要解决这个问题,可以检查目标值的范围是否正确,并确保它在合法的范围内。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [解决IndexError: Target 2 is out of bounds.](https://blog.csdn.net/Pikaqiu_life/article/details/127738925)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【PaddleDetection报错】IndexError: Target xxx is out of bounds.](https://blog.csdn.net/m0_61139217/article/details/125702137)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
训练时报错IndexError: Target 4 is out of bounds.
这个错误通常出现在模型的输出维度与目标维度不匹配的情况下,导致模型输出的索引超出了目标的范围。可能的原因包括:
1. 目标数据集中的标签值超出了模型输出的范围。例如,如果模型输出的是一个0到3之间的整数,而目标数据集中包含了4这个标签值,就会出现这个错误。
2. 模型的输出维度与目标维度不匹配。例如,如果模型输出的是一个形状为(32, 10)的张量,而目标数据集中的标签只有10个类别,就会出现这个错误。
解决这个问题的方法通常是检查数据集中的标签值是否与模型输出的范围匹配,并且确保模型的输出维度与目标维度一致。如果问题仍然存在,可以检查模型代码中的索引操作,以确保不会超出目标数据集的范围。