C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\cuda\IndexKernel.cu:92: block: [102,0,0], thread: [62,0,0] Assertion `index >= -sizes[i] && index < sizes[i] && "index out of bounds"` failed.

这个错误是由于CUDA程序中的一个assertion（断言）失败导致的。断言是一种在程序中用于检查某个条件是否为真的方法，如果条件为假，则会触发断言失败，并终止程序运行。

在这个具体的错误中，断言检查的是一个索引值是否超出了张量大小的范围。具体来说，这个错误是在CUDA程序中的一个IndexKernel函数中发生的，这个函数的作用是对张量进行索引操作。

为了解决这个问题，您需要检查您的CUDA程序的代码，找到导致这个错误的具体原因。可能是您在进行索引操作时，使用了超出张量大小范围的索引值。您可以通过检查代码，打印变量的值，以及使用调试工具来确定具体的原因。

一般来说，当您遇到这种断言失败的错误时，最好是在代码中进行一些检查和验证，以确保您的程序不会出现这种错误。

相关问题

C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\cuda\Indexing.cu:1146: block: [18,0,0], thread: [0,0,0] Assertion `srcIndex < srcSelectDimSize` failed.

根据您提供的信息，这似乎是一个来自 PyTorch 的 CUDA 异常。该异常通常表示在 CUDA 加速的代码中，某些索引超出了张量的维度范围。

您可以尝试检查您的代码，看看是否有超出张量维度的索引。此外，您可以尝试升级您的 PyTorch 版本，以查看是否可以解决该问题。如果问题仍然存在，您可能需要在 PyTorch 的 GitHub 存储库中报告该问题，以便开发人员进行进一步的调查和解决。

userwarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (triggered internally at c:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\aten\native\tensorshape.cpp:2228.) return _vf.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]

### 回答1：
这是一个警告信息，提示在将来的一个版本中，在使用 torch.meshgrid 函数时需要传递索引参数。这个警告是发生在路径为 c:\\actions-runner\\_work\\pytorch\\pytorch\\builder\\windows\\pytorch\\aten\\src\\aten\\native\\tensorshape.cpp:2228 的代码位置。这段警告信息在运行 _vf.meshgrid(tensors, **kwargs) 时触发。

### 回答2：
这是一段关于PyTorch的警告信息，在未来的版本中调用meshgrid函数时需要传入indexing参数。该警告是由于PyTorch正在增强对Tensor形状的支持而产生的。

meshgrid是一个在图像处理和计算机视觉中常用的函数，用于生成网格点坐标。在PyTorch中，meshgrid函数可以使用多个输入张量来生成坐标点，例如：

import torch
x = torch.tensor([0, 1, 2, 3])
y = torch.tensor([0, 1, 2])
xx, yy = torch.meshgrid(x, y)
print(xx)
print(yy)

输出结果为：

tensor([[0, 1, 2, 3],
        [0, 1, 2, 3],
        [0, 1, 2, 3]])
tensor([[0, 0, 0, 0],
        [1, 1, 1, 1],
        [2, 2, 2, 2]])

这里的xx和yy都是Tensor类型，分别表示横坐标和纵坐标的值。可以看到，xx中的每一列都是x的全部元素，yy中的每一行都是y的全部元素。

在以后的版本中，调用meshgrid函数时必须传入indexing参数。该参数有两个可选值："xy"和"ij"，分别对应不同的坐标系。默认情况下，indexing的值为"xy"，表示使用笛卡尔坐标系生成网格点。如果选择"ij"，则使用矩阵坐标系生成网格点。例如：

import torch
x = torch.tensor([0, 1, 2, 3])
y = torch.tensor([0, 1, 2])
xx, yy = torch.meshgrid(x, y, indexing='ij')
print(xx)
print(yy)

输出结果为：

tensor([[0, 0, 0, 0],
        [1, 1, 1, 1],
        [2, 2, 2, 2]])
tensor([[0, 1, 2, 3],
        [0, 1, 2, 3],
        [0, 1, 2, 3]])

可以看到，xx和yy的值与之前的例子中的结果不同。这是因为使用了不同的坐标系生成了网格点。

总之，如果使用PyTorch的meshgrid函数，需要注意警告信息并传入正确的indexing参数来生成网格点坐标。

### 回答3：
这是PyTorch中一个警告信息，告诉用户在未来的版本中需要传递“indexing”参数。这个警告是由于PyTorch的meshgrid函数的实现中有一些问题，导致需要在以后的版本中必须传递“indexing”参数，以保证函数的正确性和一致性。

具体地说，meshgrid函数是用来生成多维网格矩阵的，它接受一个或多个张量作为输入，并返回一个元组，其中每个元素都是一个网格矩阵，包含每个张量的所有可能的组合。但在当前实现中，meshgrid函数的某些部分依赖于默认的索引方式，而这在某些情况下可能会导致错误的结果。为了解决这个问题，PyTorch计划在将来的版本中要求用户明确指定索引方式，以确保函数的正确性。

这个警告的出现并不会影响当前的代码执行，但建议用户在以后的版本中遵循警告信息所提到的方式，在调用meshgrid函数时显式地传递索引参数，以免遇到意料不到的错误。另外，在使用任何PyTorch函数时，也建议用户仔细阅读官方文档，并留意可能的警告信息，以保证代码的正确性和可靠性。