ValueError: Expected 3D or higher dimensionality input (got 2 dimensions)

这个错误一般出现在深度学习模型中，通常是因为输入的数据维度不符合模型的要求。深度学习模型一般需要输入三维或更高维的数据，比如图像数据可以表示为 (height, width, channels) 的三维数组，文本数据可以表示为 (batch_size, sequence_length, embedding_dim) 的三维数组。

你可以检查一下你的输入数据是否符合模型输入的要求，如果不符合可以考虑对数据进行重塑或调整维度。同时，也可以检查一下模型的输入层是否设置正确，比如输入维度是否与数据维度相符。

相关问题

ValueError: expected 2D or 3D input (got 1D input) 怎么改错

这是一个编程问题，通常是由于输入数据的维度不正确导致的。可以检查输入数据的维度是否与期望的维度匹配，并确保输入数据是正确的格式。如果问题仍然存在，可以尝试查看相关的代码和错误信息，以进一步确定问题所在。

ValueError: Expected 1 or more dimensions (got 0)

这个错误通常是由于尝试对一个没有维度的标量进行操作引起的。你需要检查你的代码，确定在执行操作之前，所有的张量都有正确的维度。你可以使用 print() 或者调试器来检查张量的形状和值。如果你的张量是一个标量，你可以使用 `.unsqueeze()` 方法将其转换为具有一个维度的张量。例如，如果你的标量是 `x`，你可以使用 `x.unsqueeze(0)` 将其转换为一个具有一个维度的张量。