(forward_out, backward_out) = torch.chunk(out, 2, dim = 2) IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2)

这个错误是由于你尝试对一个维度为2的张量进行操作，但是你指定的维度超出了张量的范围。在这个错误中，你使用 `torch.chunk` 函数尝试将张量 `out` 沿着第三个维度分成两个张量，但是张量 `out` 的维度不足三个，因此出现了维度错误。

要解决这个问题，你需要检查 `out` 张量的维度，确保它具有至少三个维度。如果 `out` 张量确实只有两个维度，则需要重新设计代码，使其符合你的预期。你可以使用 `torch.split` 函数或者 `view` 函数来改变张量的形状，以满足你的需求。

相关问题

以下代码存在无法求导反向传播的bug，请你修改：# 反向LSTM input_backward = torch.flip(input, [0]) outputs_backward = [] for t in range(input_backward.size(0)): x = input_backward[t] i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_i_backward) + self.b_i_backward) f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_f_backward) + self.b_f_backward) c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_c_backward) + self.b_c_backward) c_backward[-1] = f * c_backward[-1] + i * c_tilde o = torch.matmul(x, self.W_o_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_o_backward) + self.b_o_backward o = torch.sigmoid(o) h_backward[-1] = o * torch.tanh(c_backward[-1]) outputs_backward.append(h_backward[-1]) outputs_backward = torch.flip(torch.stack(outputs_backward), [0])

这段代码看起来没有明显的无法求导反向传播的 bug，但是如果存在问题的话可能是因为某些操作的输入没有进行 requires_grad=True 的设置。可以尝试添加以下代码，保证所有涉及到反向传播的张量都设置了 requires_grad=True：

input_backward.requires_grad_()
self.W_i_backward.requires_grad_()
self.U_i_backward.requires_grad_()
self.b_i_backward.requires_grad_()
self.W_f_backward.requires_grad_()
self.U_f_backward.requires_grad_()
self.b_f_backward.requires_grad_()
self.W_c_backward.requires_grad_()
self.U_c_backward.requires_grad_()
self.b_c_backward.requires_grad_()
self.W_o_backward.requires_grad_()
self.U_o_backward.requires_grad_()
self.b_o_backward.requires_grad_()

另外，如果在模型训练时发现该部分无法进行反向传播，可以尝试将该部分的代码放到 `torch.no_grad()` 中，避免该部分的梯度被累加。

with torch.no_grad():
    input_backward = torch.flip(input, [0])
    outputs_backward = []
    for t in range(input_backward.size(0)):
        x = input_backward[t]
        i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_i_backward) + self.b_i_backward)
        f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_f_backward) + self.b_f_backward)
        c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_c_backward) + self.b_c_backward)
        c_backward[-1] = f * c_backward[-1] + i * c_tilde
        o = torch.matmul(x, self.W_o_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_o_backward) + self.b_o_backward
        o = torch.sigmoid(o)
        h_backward[-1] = o * torch.tanh(c_backward[-1])
        outputs_backward.append(h_backward[-1])
    outputs_backward = torch.flip(torch.stack(outputs_backward), [0])

以下代码存在反向传播无法求导的bug吗：#print(x.shape) out,(h_n,c_n) = self.lstm.forward(x) (forward_out, backward_out) = torch.chunk(out, 2, dim = 2) out = forward_out + backward_out #[seq_len, batch, hidden_size] #print(h_n.shape) #print("out size") #print(out.shape) #print(h_n.shape) #为了使用到lstm最后一个时间步时，每层lstm的表达，用h_n生成attention的权重 h_n = h_n.permute(1, 0, 2) #[batch, num_layers * num_directions, hidden_size] h_n = torch.sum(h_n, dim=1) #[batch, 1, hidden_size] h_n = h_n.squeeze(dim=1) #[batch, hidden_size] #print(h_n.shape) attention_w = self.attention_weights_layer(h_n) #[batch, hidden_size] attention_w = attention_w.unsqueeze(dim=1) #[batch, 1, hidden_size] #print("attention_w size") #print(attention_w.shape) print(attention_w.shape) print(out.transpose(1, 2).shape) attention_context = torch.matmul(attention_w, out.transpose(1, 2)) #[batch, 1, seq_len] softmax_w = F.softmax(attention_context, dim=-1) #[batch, 1, seq_len],权重归一化 x = torch.matmul(softmax_w, out) #[batch, 1, hidden_size] x = x.squeeze(dim=1) #[batch, hidden_size] x = self.liner(x) x = self.act_func(x)

根据你提供的代码，没有明显的反向传播无法求导的bug。

但是需要注意几点：

1. 在计算attention_context时，使用了matmul函数，需要保证attention_w和out的维度匹配，否则会导致维度错误，进而导致反向传播无法求导。

2. 在计算softmax_w时，需要保证attention_context的维度为[batch, 1, seq_len]，否则会导致维度错误。

3. 在计算x时，需要将softmax_w和out进行矩阵相乘，保证维度匹配，否则会导致维度错误。

如果在实际运行中出现反向传播无法求导的bug，可以检查一下上述三点是否满足要求。