IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[13], line 3 1 new_array=np.zeros((4,12,100,9)) 2 for i in range(len(df_array)): ----> 3 new_array[df_array[i][5]-2013][df_array[i][6]-1][df_array[i][1]][df_array[i][2]]+=df_array[i][3] 4 df_new = pd.DataFrame(columns=['创建年', '创建月', '物料编号', '应发库', '销售订单数量']) 5 i=0 IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices该如何解决？

这个错误通常是由于使用了无效的索引值引起的。根据错误信息，`new_array`数组的索引值只能是整数、切片、省略号、`numpy.newaxis`或布尔数组，而不能是其他类型的值。

检查代码中`df_array[i][5]`、`df_array[i][6]`、`df_array[i][1]`和`df_array[i][2]`这些索引值是否都是整数，如果有一个不是整数，就会引发这个错误。

另外，也需要检查`new_array`数组的维度是否与`df_array`中的索引值范围相匹配。如果`new_array`的维度不正确，也会导致索引错误。

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1 new_array=np.zeros((4,12,100,9)) 2 for i in range(len(df_array)): ----> 3 new_array[df_array[i][5]-2013][df_array[i][6]-1][df_array[i][1]][df_array[i][2]]+=df_array[i][3] 4 df_new = pd.DataFrame(columns=['创建年', '创建月', '物料编号', '应发库', '销售订单数量']) 5 i=0 IndexError: index -1953 is out of bounds for axis 0 with size 4需要如何修改

根据报错信息，问题出现在第3行代码中。你需要确保索引值不会超出数组`new_array`的范围。根据代码中的数组大小，你应该确保`df_array`中的索引值在以下范围内：

- `df_array[i][5]`的值在2013到2016之间
- `df_array[i][6]`的值在1到12之间
- `df_array[i][1]`的值在0到99之间
- `df_array[i][2]`的值在0到8之间

如果索引值超出了这个范围，你需要修改代码以确保索引值在范围内。例如，你可以添加以下代码行来检查索引值：

if df_array[i][5] < 2013 or df_array[i][5] > 2016 or df_array[i][6] < 1 or df_array[i][6] > 12 or df_array[i][1] < 0 or df_array[i][1] > 99 or df_array[i][2] < 0 or df_array[i][2] > 8:
    continue

这将跳过超出范围的索引值，而不是尝试使用它们来访问`new_array`中的元素。

另外，你可能还需要检查`df_array`的大小和内容，以确保它包含正确的数据。如果`df_array`中的数据不正确，则可能会导致`IndexError`。

帮我看看这段代码报错原因：Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 272, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 37, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) IndexError: scatter_(): Expected dtype int64 for index. 部分代码如下：cls_num_list = np.zeros(classes) for _, label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

根据报错信息，可以看出问题出在这一行代码上：`index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1)`，报错信息中指出 `scatter_()` 函数期望得到的是 int64 类型的索引，但是目前传入的 `target.data.view(-1, 1)` 返回的类型不是 int64。

可以尝试修改这一行代码，将 `target.data.view(-1, 1)` 的类型转换为 int64 类型，如下所示：

index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1)

这里使用了 `torch.LongTensor` 将类型转换为 int64。