transform=Compose([ LoadImaged(keys=["img"]), EnsureChannelFirstd(keys=["img"]), ScaleIntensityd(keys=["img"], minv=0, maxv=1, channel_wise=True), Resized(keys=["img"], spatial_size=(96,96,96)), Lambdad(keys=["img"],func=lambda x: x if x ["label"]==1 else None), CopyItemsd(keys=["img","label"], times=6, allow_missing_key=True), OneOf([ RandRotated(keys=["img"], range_x=0.26, range_y=0.26, range_z=0.26, prob=0.85, keep_size=True), Lambdad(keys=["img"],func=lambda x: x), ]) ]) train_ds=CacheDataset(data=train_files,transform=transform) 报错：IndexError: too many indices for tensor of dimension 4 RuntimeError: applying transform <monai.transfoems.utility.dictionary.Lambdad object at 0x7f6ee7eb9b80>

这个错误通常是由于索引错误引起的，这意味着您正在尝试访问超出张量维度的索引。在这种情况下，您可以检查一下您的代码中是否存在类似于这样的错误：尝试使用四个索引访问一个四维张量，或者使用五个索引访问一个五维张量。

此外，您的代码中似乎有一个拼写错误，`Range`应该是`range`。您需要将`Range`更改为`range`，然后再尝试运行您的代码。

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transform=Compose([ LoadImaged(keys=["img"]), EnsureChannelFirstd(keys=["img"]), ScaleIntensityd(keys=["img"], minv=0, maxv=1, channel_wise=True), Resized(keys=["img"], spatial_size=(96,96,96)), CopyItemsd(keys=["img"], times=6, condition=lambda x: x["label"]==1), RandRotated(keys=["img"], ranse_x=0.26, range_y=0.26, range_z=0.26, prob=0.85, keep_size=True) ])

这是一个基于 PyTorch 的数据增强方法 transform，用于处理图像数据。具体来说，它包含以下几个步骤：

1. 使用 LoadImaged 加载图像数据，将数据存储在 "img" 键中；
2. 使用 EnsureChannelFirstd 确保通道数在第一维，以适配 PyTorch 的要求；
3. 使用 ScaleIntensityd 将像素值归一化到 [0,1] 的范围内；
4. 使用 Resized 将图像缩放到指定大小 (96,96,96)；
5. 使用 CopyItemsd 复制标签为 1 的样本，增加数据量；
6. 使用 RandRotated 随机旋转图像，增强数据的多样性。

这些步骤将被按顺序应用到输入的图像数据上，从而生成增强后的数据。