InvalidArgumentError（参见上面的回溯）：indices[1] = 10 is not in [0, 10)答案

【问题标题】：InvalidArgumentError (see above for traceback): indices[1] = 10 is not in [0, 10)InvalidArgumentError（参见上面的回溯）：indices[1] = 10 is not in [0, 10)
【发布时间】：2017-07-22 21:15:38
【问题描述】：

我在 ubuntu 和 python 3.5 上使用 tensorflow 1.0 CPU。

我改编了一个 tensorflow 示例来处理我自己的数据集 https://github.com/martin-gorner/tensorflow-mnist-tutorial

只要输出数量小于 10 就可以正常工作。当输出数量大于 10 时，我得到错误：

InvalidArgumentError (see above for traceback): indices[1] = 10 is not in [0, 10)

[[Node: Gather_4 = Gather[Tindices=DT_INT64, 
     Tparams=DT_FLOAT, 
     validate_indices=true, 
     _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](grayscale_to_rgb, ArgMax_4)]]

有什么帮助吗？

【问题讨论】：

那么回溯在哪里？
能否请您发布/链接到您使用的代码（您所做的更改）？
我根本不知道tensorflow，但是[0, 10)表示有效区间是左开右闭，也就是说有效值不包括10。

标签： python python-3.x tensorflow

【解决方案1】：

我也遇到了同样的错误，在摆弄了 2 天后，我意识到我的代码引发了这个错误的主要原因有两个，我在下面提到了它们，以帮助任何遇到同样问题的人：

数据和标签的维度不同
就我而言，问题是在建立我的词汇表时，我已经索引了 1 和不是从 0 开始。但是嵌入层从 0 开始索引。所以它一直给我提到的错误。我通过索引我的从 0 开始的词汇。

之前的代码：
```
dictionary = Counter(words)
sorted_split_words = sorted(dictionary, key=dictionary.get, reverse=True)
vocab_to_int = {c: i for i, c in enumerate(sorted_split_words, 1)}
```
为了修复它，我将最后一行更改为（删除 1）：
```
vocab_to_int = {c: i for i, c in enumerate(sorted_split_words)}
```

【讨论】：

【解决方案2】：

输入词的索引超过了词表的长度，或者词表中没有包含的新词。

请尝试扩大词汇长度。

【讨论】：