追踪错误，RuntimeError: split_with_sizes expects split_sizes to sum exactly to 128 (input tensor's size at dimension 2), but got split_sizes=[32, 32]

这是一个技术问题，我可以回答。这个错误是因为 split_sizes 参数的值不正确，它应该等于 128，但是实际上它的值是 [32, 32]，这导致了 RuntimeError。您需要检查代码中的 split_sizes 参数并确保它们的总和等于 128。

相关问题

RuntimeError: split_with_sizes expects split_sizes to sum exactly to 512 (input tensor's size at dimension 1), but got split_sizes=[340, 85, 85] 是什么错误？

这个错误是因为你尝试使用`split_with_sizes`函数将一个形状为(batch_size, 512)的张量拆分成3个不同大小的张量，但是拆分的大小总和不等于512。在这种情况下，拆分的大小应该是[340, 85, 87]，以确保拆分后的每个张量都具有正确的大小。

你可以尝试使用以下代码来执行拆分操作：

import torch

batch_size = 1
input_tensor = torch.ones((batch_size, 512))

split_sizes = [340, 85, 87]
output_tensor = torch.split(input_tensor, split_sizes, dim=1)

print(len(output_tensor))  # 输出3
print(output_tensor[0].shape)  # 输出torch.Size([1, 340])
print(output_tensor[1].shape)  # 输出torch.Size([1, 85])
print(output_tensor[2].shape)  # 输出torch.Size([1, 87])

这将输出3个张量，它们的形状分别为`[1, 340]`，`[1, 85]`和`[1, 87]`。

runtimeerror: one_hot is only applicable to index tensor.

### 回答1：
这个错误提示意味着你尝试使用 PyTorch 中的 `one_hot` 函数时，传入的参数不是索引张量，导致无法执行函数。

`one_hot` 函数的作用是将输入的张量转换为 one-hot 编码的张量。但是，它要求输入的张量必须是整数型的索引张量，不能是浮点型或其他类型的张量。

因此，要解决这个错误，你需要检查传入 `one_hot` 函数的张量是否是整数型的索引张量，如果不是，你需要先将其转换为索引张量，然后再传入 `one_hot` 函数。

### 回答2：
runtimeerror: one_hot is only applicable to index tensor 是一个常见的 Python 编程错误，通常是由于函数 one_hot 被传递了一个非索引张量而导致的。

one_hot 函数是一个 PyTorch 库中提供的函数，它可以将一个整数标签列表转换成一个独热向量。例如，如果数字标签为 4，one_hot 函数将转换该标签为列表 [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, ..., 0]，其中 1 代表数字 4 对应的位置。

然而，当传递的张量不是整数索引张量时，one_hot 函数就会出现以上的错误提示信息。

解决这个问题的方法是确保 one_hot 函数的参数张量是索引张量。如果参数张量不是索引张量，则需要将其转换为索引张量。通常，可以使用 PyTorch 库中的函数将张量转换为索引张量。

例如，如果在编写神经网络时需要对标签做 one-hot 处理，应该在标签数据传入网络时，将标签数据先转为整数张量，然后再使用 one_hot 函数进行转换。此外，如果标签是字符串类型，则需将其编码为离散的整数张量。在这样处理后，就可以在运行过程中避免出现 one_hot 函数错误了。

总之，避免 one_hot 函数错误最重要的就是正确的处理输入数据类型和数据格式。弄清楚输入数据应该是什么类型和格式，可以有效提高代码的健壮性和可维护性。

### 回答3：
该错误提示意为“one_hot函数只适用于索引张量”，出现这个错误的原因是程序在调用one_hot函数时传入了一个非索引张量。在深度学习中，one_hot函数通常用于将分类标签转换为对应的one-hot编码，这样方便进行后续的计算和训练。

索引张量是由整数序列组成的张量，其每个元素都表示一个类别或标签。例如，一个长度为10的索引张量可能代表10个不同类别的样本标签，其中每个元素的取值范围为0-9。

如果我们向one_hot函数传入一个非索引张量，例如一个浮点型张量，由于该函数只能处理整型数据，就会出现“one_hot is only applicable to index tensor”的错误提示。

解决该错误的方法是检查传入one_hot函数的张量是否为索引张量，如果不是则需要先将其转换为索引张量。可以使用torch.argmax()函数获取张量中最大元素的索引，然后将其作为索引张量传入one_hot函数。

总之，出现“one_hot is only applicable to index tensor”的错误，意味着程序中出现了传参错误，需要检查传入的张量是否符合one_hot函数的参数要求。