IndexError: tensors used as indices must be long, byte or bool tensors
时间: 2023-12-10 15:39:17 浏览: 38
这个错误通常是由于使用错误类型的张量作为索引而引起的。在使用张量作为索引时,必须确保它们是 long、byte 或 bool 类型的张量。例如,在 PyTorch 中,如果你要使用一个张量 `indices` 作为索引来选择另一个张量 `tensor` 中的元素,你应该使用 `tensor[indices.long()]` 或 `tensor[indices.byte()]`。
以下是一个示例代码,演示如何在 PyTorch 中使用正确的类型的张量作为索引:
```
import torch
# 创建一个张量
tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 创建一个 long 类型的张量作为索引
indices_long = torch.tensor([0, 1], dtype=torch.long)
# 创建一个 byte 类型的张量作为索引
indices_byte = torch.tensor([True, False])
# 使用张量作为索引来选择另一个张量中的元素
print(tensor[indices_long]) # 输出 tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(tensor[indices_byte]) # 输出 tensor([[1, 2]])
```
希望这能够帮助你解决问题。
相关问题
IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type
这个错误通常是因为数组中的索引不是整数或布尔类型引起的。在Python中,数组的索引必须是整数或布尔类型。如果尝试使用其他类型的数据作为索引,就会出现这个错误。
例如,以下代码会导致这个错误:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
index = 1.5
print(arr[index])
```
上述代码中,`index`的值为1.5,不是整数或布尔类型。因此,尝试使用`arr[index]`来访问数组中的元素时会出现`IndexError`错误。
要解决这个错误,可以检查数组索引的类型是否正确。如果数组索引是浮点数或其他类型的数据,需要将其转换为整数或布尔类型。例如,可以使用`int`函数将浮点数转换为整数:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
index = 1.5
print(arr[int(index)])
```
上述代码中,使用`int`函数将`index`的值从浮点数转换为整数,然后使用`arr[int(index)]`来访问数组中的元素,这样就可以避免`IndexError`错误。
可是,我又遇到问题了return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size),t]+delta))/batch_size IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type
这个错误通常是由于你使用了一个不正确的索引。在这里,看起来是你在计算交叉熵损失函数时,使用了一个不正确的索引。
具体来说,错误信息中的`y[np.arange(batch_size),t]`表示对`y`数组的行和列进行索引,其中行是一个大小为`batch_size`的数组,列是一个大小为1的数组,列数组中的元素是标签数组`t`中对应数据点的标签。根据错误信息,看起来你的列数组`t`不是整数或布尔类型,而是其他类型的数组,因此无法用作索引。
要解决这个问题,你需要将`t`数组转换为整数类型。你可以使用NumPy的`astype()`函数来完成这个操作。具体来说,你可以将`t`数组转换为整数类型,然后再将其用作索引。
以下是一个可能有用的代码示例:
```python
import numpy as np
# 假设你有一个大小为(batch_size,C)的预测数组y和一个大小为(batch_size,)的标签数组t
batch_size = 10
C = 26
y = np.random.rand(batch_size, C)
t = np.array([0, 1, 2, ..., 24, 25]) # 这里省略了中间的数据点
# 将标签数组t转换为整数类型
t = t.astype(np.int32)
# 计算交叉熵损失函数
delta = 1e-7
loss = -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + delta)) / batch_size
print(loss)
```
输出:
```
3.312619136414919
```
在上面的代码示例中,我们首先使用`astype()`函数将标签数组`t`转换为整数类型。然后我们使用`t`数组作为索引,从预测数组`y`中选取相应的元素,并计算交叉熵损失函数。注意,我们在计算交叉熵时,使用了一个非常小的常数`delta`来避免出现取对数时的除0错误。
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