但这样报错TypeError: '(slice(None, 88, None), slice(None, 21, None))' is an invalid key

这个错误通常发生在使用 NumPy 数组时，当你试图使用无效的索引或切片时会出现这个错误。

以下是一些可能导致此错误的常见原因：

1. 使用负数索引或切片
2. 使用非整数索引或切片
3. 尝试访问数组中不存在的元素
4. 在尝试访问多维数组时，使用了无效的索引或切片

要解决这个错误，你需要检查你的代码并确保你使用的索引或切片是有效的。如果你是在尝试访问多维数组，你需要确保你使用的索引或切片符合该数组的维度。

以下是一些可能有用的调试技巧：

1. 打印出你的索引或切片，确保它们是你想要的。
2. 检查你的索引或切片是否超出了数组的范围。
3. 如果你不确定使用的索引或切片是否正确，请尝试在 Python 中使用相同的索引或切片来访问你的数组，看看是否出现相同的错误。

希望这些提示可以帮助你解决这个问题。

相关问题

这样写程序会报错，TypeError: '(slice(1, 400, None), slice(None, None, None))' is an invalid key

抱歉，我之前的回答有误。确实，使用切片操作来提取矩阵的行时需要使用整数索引，而不是切片对象。为了提取第2到第400行的矩阵，请使用以下代码：

import torch

# 假设你有一个形状为(n, m)的矩阵
matrix = torch.randn(n, m)

# 提取第2到第400行（索引从0开始）
extracted_rows = matrix[1:400, :]

上述代码会报错，因为切片操作不能直接用于索引张量，我们可以使用`torch.index_select`函数来实现类似的功能。下面是一个使用`torch.index_select`函数提取矩阵行的示例：

import torch

# 假设你有一个形状为(n, m)的矩阵
matrix = torch.randn(n, m)

# 提取第2到第400行（索引从0开始）
start_row = 1
end_row = 400
extracted_rows = torch.index_select(matrix, 0, torch.arange(start_row, end_row))

在上述示例中，`torch.arange(start_row, end_row)`生成一个包含从`start_row`到`end_row-1`的整数序列的张量，然后使用`torch.index_select`函数提取对应行的子矩阵。注意，这里的行索引是从0开始的，所以第2行对应索引1。希望这次能帮到你！

TypeError: '(slice(None, None, None), slice(None, 96, None))' is an invalid key

这个错误通常是由于对一个不支持切片索引的对象使用了切片索引导致的。在Python中，只有一些特定的对象（如列表、元组和字符串）支持切片操作。

要解决这个错误，你可以检查你的代码中使用了切片索引的对象，并确保它们是支持切片的类型。另外，还要确保在使用切片索引时，提供的切片参数是有效的。

如果你能提供更多的代码或上下文信息，我可以给出更具体的帮助。