IndexError: (OutOfRange) label value should less than the shape of axis dimension when label value(2) not equal to ignore_index(-100), But received label value as 2 and shape of axis dimension is 2 [Hint: Expected lbl < axis_dim_, but received lbl:2 >= axis_dim_:2.] (at /paddle/paddle/fluid/operators/math/cross_entropy.cc:75)

这个错误提示是在执行交叉熵损失函数时出现的。根据错误提示信息可以看到，标签值为2，但是预测结果的维度只有2，这会导致交叉熵损失函数计算失败。

出现这个错误的原因是标签值超出了预测结果的维度范围，可能的原因包括：

1. 标签值的取值范围不正确，例如标签值应该是0或1，但是却出现了2。
2. 预测结果的维度设置不正确，例如分类问题的预测结果维度应该设置为类别数量，但是却设置为了其他值。

解决方法包括：

1. 检查标签值的取值范围是否正确，确保所有标签值都在预期范围内。
2. 检查模型的输出维度是否正确，确保输出的维度与任务所需的类别数量一致。
3. 检查训练数据是否正确，可能存在标签值与数据不匹配的情况，可以通过打印数据和标签来进行排查。

相关问题

center_label = label[:, :, int(label.shape[2])] IndexError: index 10 is out of bounds for axis 2 with size 10

这个错误提示意味着你正在尝试访问一个超出数组边界的索引。在这种情况下，你正在尝试访问一个 10x10x10 的三维数组中的第 11 个元素，但是该数组的第三个维度大小只有 10，因此你会得到一个 IndexError。你需要检查你的代码并确保你的数组索引没有超出边界。如果可能的话，请提供更多的上下文或代码以便我可以更好地帮助你。

return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

这个错误通常是因为你的目标张量 `target` 的维度不正确导致的。在 PyTorch 中，交叉熵损失函数的目标张量应该是一个一维张量，其中每个元素的取值应该是一个类别的索引。如果你的 `target` 张量的维度不正确，可以尝试使用 `torch.squeeze()` 函数对其进行压缩，将其从二维张量压缩成一维张量，或者重新构造你的 `target` 张量，使其满足要求。