pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) 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).type(torch.int64), 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) 报错：Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 279, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 621, in forward index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1

根据你提供的代码和错误信息，可以看出问题是在`LDAMLoss`模块的`forward`函数中。具体来说，`index.scatter()`函数的第一个参数是一个张量，这个张量用于指示哪些元素需要被更新。在你的代码中，`index`是一个由0和1组成的布尔型张量，用于指示哪些类需要被更新。第二个参数是需要被更新的元素的索引，这里使用了`target.data.view(-1, 1).type(torch.int64)`。由于`target`的形状是`(batch_size,)`，因此`target.data.view(-1, 1)`将其变形为`(batch_size, 1)`的张量，而`.type(torch.int64)`将其转换为整型。这样，第二个参数的形状是`(batch_size, 1)`。

但是，由于`index`的形状是`(batch_size, num_classes)`，其中`num_classes`是类别数，因此`index.scatter()`函数期望的第一个参数的形状应该与`index`相同，即`(batch_size, num_classes)`。由于这里的错误信息是`Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1`，这表明`index`的形状是`(16, 7)`，而第二个参数的形状是`(112, 1)`，这与期望的形状不匹配。因此，你需要检查`target`的形状是否正确，并确保`index`和第二个参数具有相同的形状。

另外，你的`LDAMLoss`模块中还有一些其他的问题。例如，在`__init__`函数中，应该调用`super().__init__()`而不是`super(LDAMLoss, self).__init__()`，因为后者是Python 2的用法。此外，在计算`batch_m`时，你可以使用`torch.sum()`函数来代替矩阵乘法运算。