RuntimeError: number of dimensions must be sparse_dim (260014) + dense_dim (0), but got 2

这个错误通常是由于创建稀疏张量时，`indices` 参数的形状不正确导致的。具体来说，`indices` 参数应该是一个二维张量，第一维的长度应该等于稀疏张量的 `sparse_dim`，第二维的长度应该等于稀疏张量的 `nnz`（非零元素的个数）。

根据错误信息，你的稀疏张量的 `sparse_dim` 是 260014，也就是说 `indices` 参数的第一维的长度应该是 260014。但是，由于你的 `indices` 参数的形状是 (2, nnz)，也就是说第一维的长度是 2，这显然不符合要求，导致了报错。

解决这个问题的方法是，重新构造 `indices` 参数，使得它的形状正确。具体来说，你需要构造一个二维张量，第一维的长度是 260014，第二维的长度是 `nnz`。可以使用 `torch.cat` 函数或者 Python 中的列表等方法来实现。例如：

# 假设你的原始 indices 张量的形状是 (2, nnz)
indices = ...
sparse_dim = 260014
nnz = indices.shape[1]

# 构造新的 indices 张量
new_indices = torch.cat([torch.arange(sparse_dim).view(-1, 1).expand(-1, nnz), indices[1:]], dim=0)

这个代码片段中，`torch.arange(sparse_dim).view(-1, 1)` 用于构造一个列向量，然后使用 `expand` 方法将它复制成一个形状为 `(sparse_dim, nnz)` 的张量，作为新的 `indices` 张量的第一行。然后将原始 `indices` 张量的第二行追加到新的 `indices` 张量中，得到一个形状为 `(sparse_dim+1, nnz)` 的张量，可以用来创建稀疏张量。