(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。

这段代码无法求导自动反向传播，请你找出bug：# 将前向和反向LSTM的输出拼接起来 outputs_forward = torch.stack(outputs_forward) outputs_backward = torch.stack(outputs_backward) print(outputs_forward.shape) print(outputs_backward.shape) output = torch.cat((outputs_forward,outputs_backward), dim=-1) # 将前向和反向LSTM的隐状态和细胞状态拼接起来 h = torch.cat((h_forward, h_backward), dim=0) c = torch.cat((c_forward, c_backward), dim=0) # 对输出进行dropout output = self.dropout_layer(output) # 对输出进行转换(batch_first=True时需要) if self.batch_first: output = output.transpose(0, 1) return output, (h, c)

这段代码中没有明显的 bug，但是需要注意以下几点：

1. 在使用 LSTM 时，应该在最后一个时间步上取出 LSTM 的输出作为最终的输出，而不是将所有时间步上的输出拼接起来。因此，应该在函数最后加上 `output = output[-1]`。

2. 在将前向和反向 LSTM 的隐状态和细胞状态拼接起来时，应该按照时间步的顺序拼接，而不是按照 batch 中样本的顺序拼接。因此，应该将 `dim=0` 修改为 `dim=1`。

修改后的代码如下：

# 将前向和反向LSTM的输出拼接起来
outputs_forward = torch.stack(outputs_forward)
outputs_backward = torch.stack(outputs_backward)
output = torch.cat((outputs_forward, outputs_backward), dim=-1)

# 将前向和反向LSTM的隐状态和细胞状态拼接起来
h = torch.cat((h_forward, h_backward), dim=1)
c = torch.cat((c_forward, c_backward), dim=1)

# 对输出进行dropout
output = self.dropout_layer(output)

# 取最后一个时间步的输出作为最终的输出
output = output[-1]

# 对输出进行转换(batch_first=True时需要)
if self.batch_first:
    output = output.unsqueeze(0)
    output = output.transpose(0, 1)

return output, (h, c)