面对Python编程中遇到的错误,我陷入了长时间的思考与定位。此问题源自模型的nn.Embedding部分,我原本困惑不解,最终通过改变代码执行环境从GPU切换至CPU,找到了问题的关键。
结果显示,问题出现在"self"这个对象中,表明是"index out of range"错误。这意味着在处理nn.Embedding时,出现了索引超出范围的情况。进一步分析,这个错误的核心原因在于输入张量超出了torch.nn.Embedding定义的合法范围,即(num_embeddings, embedding_dim)中的num_embeddings。这个范围限定在[0, num_embeddings-1]内。
理解这一原理后,我们需注意输入数据应转换为long类型,才能作为nn.embedding的合法输入。这个转换步骤看似简单,却能有效避免"index out of range"的错误,确保程序的稳定运行。
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