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。

Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 279, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 622, in forward index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1) # target.data.view(-1, 1). RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as self tensor

根据您提供的代码和报错信息，可以看到出现错误的地方是：

index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1)

错误信息是：`Index tensor must have the same number of dimensions as self tensor`，说明 `index` 和 `target` 的维度不匹配。

根据您的代码，`index` 和 `target` 的维度应该是一样的，都是 `(batch_size, num_classes)`，因此可以检查一下 `index` 的维度是否正确。如果 `index` 的维度不正确，可以重新计算 `cls_num_list` 和 `m_list`，然后重新初始化 `LDAMLoss`。

如果 `index` 的维度正确，可以尝试将 `target` 转换为 `torch.long` 类型，然后再进行 `unsqueeze` 操作。修改后的代码如下：

index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.long), 1)

如果您的问题仍然没有解决，可以提供更多的信息，我会尽力帮助您解决问题。