IndexError: too many indices for tensor of dimension 1（10rmb）

鱼雨羽 2020-06-26 07:26:10

解决给10rmb，任何方式都行。python问题如下：

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maggiehhh 2020-08-03

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masks[:,lengthsmax] 试试这样

鱼雨羽 2020-07-05

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不对啊。我运行还是报错，麻烦你看一下，谢谢

sh_c_1314 2020-06-26

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看报错masks是一维的，你好像使用了2维索引，试试masks[:lengthsmax]

如果不小心搞错了tensor的维度，就会出现以下错误 > IndexError: too many indices for tensor of dimension 3 很有可能是你是一个三维的tensor，但是你在调用索引时使用了第四维的索引作切片，这时应该检查是不是因为粗心而导致tensor的维度出错例如： x = torch.randn(1, 2, 3) x[0, 0, 0, 0] 这样就会报 IndexError: too many indices for tensor of dimen

1. 尝试 print(wire_post_side)，注意：不要 print(wire_post_side[:, :4])，是取二维tensor的前四列会报错。当tensor为空时，其dimension小于2，出现了同样的错误：IndexError: too many indices for tensor of dimension 1。表明变量wire_post_side的dimension小于2。在代码环境中，该行反复运行，输入变量wire_post_side的值不断变化。运行代码中出现如下错误。

在采用pytorch进行CNN实现了，遇到了如下的问题： IndexError: too many indices for tensor of dimension 0 具体代码如下： JitterTest_Dataset = JitterDataset( csv_file= './jitter_labels/new_jitter_test.CSV', root_dir= './Test_jitter_Square/', transform= transforms.Compose([

解决：IndexError: too many indices for tensor of dimension 1 在使用Yolov5+DeepSort目标跟踪代码时，开发qt界面调用摄像头，

然而，当我们尝试使用维度为3的张量进行操作时，有时会遇到"too many indices for tensor of dimension 3"（维度为3的张量有太多的索引）的错误信息。最后，打印输出的张量形状，以验证代码的正确性。当出现"too many indices for tensor of dimension 3"错误时，我们需要检查代码中涉及该错误的部分，并确保使用的索引数量与张量的维度相匹配。我们可以使用适当的函数或方法来获取张量的维度信息，并与我们预期的维度进行比较，从而确保维度的一致性。

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