RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as self tensor

这个错误通常是因为索引张量的维度与被索引的张量的维度不匹配。在 PyTorch 中，索引张量必须满足以下条件：

1.索引张量中的每个元素都必须是标量或一个长度为被索引张量相应维度的张量。

2.索引张量的形状必须与被索引张量的形状相同，或者是它的一个前缀。

您可以检查一下索引张量的形状是否正确，或者尝试使用其他方法进行索引。如果您能提供更多的上下文或代码，我可以更好地帮助您解决这个问题。

相关问题

pytorch调用LabelSmoothingCrossEntropy() 损失函数报错RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as input tensor

这个错误通常是由于label的维度不匹配导致的。LabelSmoothingCrossEntropy()函数需要的label是一个一维的longtensor，而且它的每个元素必须是一个类别的序号（从0开始）。

你可以检查一下你的label是否满足这个要求。如果不满足，你需要将label转换为一维的longtensor，并且每个元素都是一个类别的序号。你可以使用torch.argmax()函数将one-hot编码的标签转换为类别序号。

另外，你还需要检查一下输入数据的维度是否正确。LabelSmoothingCrossEntropy()函数需要的输入是一个二维的tensor，第一维是batch size，第二维是类别数。如果输入数据的维度不是这样的话，你需要将它们reshape成这样的维度。

_Q = torch.gather(_Qs, 1, _action.to(torch.int64)) #摇摆棍 RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as input tensor

这个错误通常是因为 `_action` 张量的维度比 `_Qs` 张量的维度少了一维。在 `torch.gather()` 函数中，第二个参数 `_action` 是用于从 `_Qs` 张量中收集值的索引。这个索引张量的维度应该与 `_Qs` 张量的维度相同。如果 `_Qs` 张量的维度是 `(batch_size, num_actions)`，那么 `_action` 张量的维度应该是 `(batch_size, 1)`。

你可以尝试在使用 `torch.gather()` 函数之前给 `_action` 张量增加一维，例如：

_action = _action.unsqueeze(1)
_Q = torch.gather(_Qs, 1, _action.to(torch.int64))

这将会在 `_action` 张量的第二个维度上增加一个维度，使其维度变为 `(batch_size, 1)`。

如果你需要进一步帮助，请提供更多的上下文和代码。