如何使用 tensor.item() ？ IndexError：0-dim 张量的无效索引。使用 tensor.item() 将 0-dim 张量转换为 Python 数字

Question

我对 Siamese Neural Networks 很陌生，最近发现了 this example 和 Colab notebook。

运行代码时出现以下错误：

IndexError: 0-dim 张量的无效索引。使用 tensor.item() 来 将 0-dim 张量转换为 Python 数字

上线：

result=torch.max(res,1)[1][0][0][0].data[0].tolist()

我发现了一些关于tensor.item() 的东西，但我真的不知道如何在这里使用它。

编辑：

test_dataloader = DataLoader(test_dataset,num_workers=6,batch_size=1,shuffle=True)
accuracy=0
counter=0
correct=0
for i, data in enumerate(test_dataloader,0): 
x0, x1 , label = data
# onehsot applies in the output of 128 dense vectors which is then  converted to 2 dense vectors
output1,output2 = model(x0.to(device),x1.to(device))
res=torch.abs(output1.cuda() - output2.cuda())
label=label[0].tolist()
label=int(label[0])
result=torch.max(res,1)[1][0][0][0].data.item().tolist()
if label == result:
correct=correct+1
counter=counter+1
#   if counter ==20:
#      break

accuracy=(correct/len(test_dataloader))*100
print("Accuracy:{}%".format(accuracy))

这就是我得到错误的代码。

Answer 1

这个错误信息的意思是你试图索引一个数组，其中只有一个项目。例如，

In [10]: aten = torch.tensor(2)   

In [11]: aten  
Out[11]: tensor(2)

In [12]: aten[0]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-5c40f6ab046a> in <module>
----> 1 aten[0]

IndexError: invalid index of a 0-dim tensor.  Use tensor.item() to convert a 0-dim 
tensor to a Python number

在上面的例子中，aten 是一个只有一个数字的张量。因此，使用索引（或更多）来检索该数字会抛出 IndexError。

从张量中提取数字（项目）的正确方法是使用tensor.item()，这里aten.item()如：

In [14]: aten.item()
Out[14]: 2