pytorch中 "for i, data in train_loader:" 这条语句为何报错？
错误为IndexError: index 888 is out of bounds for dimension 0 with size 2
```python
import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.linear_model._base import LinearModel
from torch.utils.data import TensorDataset, Dataset
from torch.utils.data import DataLoader
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
class DiabetesDataset(Dataset):
def __init__(self, filepath):
z = pd.read_excel(filepath, usecols=["Length (ft)", "Year", "Listing Price (USD)"], dtype=np.float32)
feature1 = z["Length (ft)"]
feature2 = z["Year"]
self.len = z.shape[0]
self.x_data = torch.from_numpy(np.vstack([feature1, feature2]))
self.y_data = torch.from_numpy(np.array(z["Listing Price (USD)"]))
def __getitem__(self, index):
return self.x_data[index], self.y_data[index]
def __len__(self):
return self.len
dataset = DiabetesDataset("2023_MCM_Problem_Y_Boats.xlsx")
train_loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=2, shuffle=True)
class LinearModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(LinearModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(2, 1)
def forward(self, inputs):
logits = self.linear(inputs)
return logits
model = LinearModel()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
print(len(train_loader))
print(next(iter(dataset)))
for epoch in range(100):
for i, data in train_loader:
inputs, labels = data
y_pred = model(inputs)
loss = criterion(y_pred, labels)
print(epoch, i, loss.item())
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
该答案引用ChatGPT的部分内容：
这个问题出在你的 LinearModel 中，你在 init 方法中给定了 nn.Linear(13, 1)，也就是说这个模型期望输入是大小为 (batch_size, 13) 的张量。但是，在 DiabetesDataset 中，你的 self.x_data 是大小为 (2, len) 的张量，其中 len 是数据集的大小。因此，在 train_loader 中，当 PyTorch 尝试迭代 i 时，它实际上是在尝试访问 self.x_data[i]，而由于 self.x_data 的第一个维度是大小为 2，因此 train_loader 中迭代的最大值应该是 2，而不是 888。
你可以解决这个问题的方法是在 LinearModel 中将 nn.Linear(13, 1) 修改为 nn.Linear(2, 1)，以匹配 DiabetesDataset 中的数据形状。如下所示：
class LinearModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(LinearModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(2, 1) # 修改这里的输入大小为 2
def forward(self, inputs):
logits = self.linear(inputs)
return logits
这个修改应该能够解决你的问题。
index 888 is out of bounds for dimension 0 with size 2
下标越界啦
根据报错信息 IndexError: index 888 is out of bounds for dimension 0 with size 2，可以判断出问题是在数据迭代过程中发生的。
在这段代码中，数据集有两个特征（Length (ft) 和 Year），但是模型的输入维度为 13。这可能导致模型无法处理正确的输入，从而导致索引错误。您需要将模型的输入维度与实际数据的维度匹配。
具体来说，在 LinearModel 类中的 init 方法中，您需要将 nn.Linear(13, 1) 修改为 nn.Linear(2, 1)，即将输入维度更改为 2，以使其与数据集维度相匹配。修改后的代码如下：
class LinearModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(LinearModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(2, 1)
def forward(self, inputs):
logits = self.linear(inputs)
return logits
请注意，还需要根据数据集和模型的实际情况对其他代码进行调整，例如损失函数和优化器的参数等。调整完毕后，应该可以正常运行您的程序。
根据报错信息 IndexError: index 888 is out of bounds for dimension 0 with size 2，可以判断出问题是在数据迭代过程中发生的。
在这段代码中，数据集有两个特征（Length (ft) 和 Year），但是模型的输入维度为 13。这可能导致模型无法处理正确的输入，从而导致索引错误。您需要将模型的输入维度与实际数据的维度匹配。
具体来说，在 LinearModel 类中的 init 方法中，您需要将 nn.Linear(13, 1) 修改为 nn.Linear(2, 1)，即将输入维度更改为 2，以使其与数据集维度相匹配。修改后的代码如下：
class LinearModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(LinearModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(2, 1)
def forward(self, inputs):
logits = self.linear(inputs)
return logits
请注意，还需要根据数据集和模型的实际情况对其他代码进行调整，例如损失函数和优化器的参数等。调整完毕后，应该可以正常运行您的程序。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
在for循环中，i表示当前批次中的第i个数据，data表示当前批次中的所有数据。当使用“batch_size=2”时，每一批次中包含两个数据，即i只能取值0或1。当i取值为2时，就会出现IndexError: index 888 is out of bounds for dimension 0 with size 2的报错，因为train_loader中的数据总共只有444个，让i取值为888已经超出了train_loader中数据的范围。
要解决这个问题，可以在使用train_loader的时候加入try except语句，处理 IndexError异常：
for epoch in range(100):
for i, data in train_loader:
try:
inputs, labels = data
y_pred = model(inputs)
loss = criterion(y_pred, labels)
print(epoch, i, loss.item())
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
except IndexError:
continue
另外，为了方便调试，可以在train_loader中使用“num_workers=0”关闭 DataLoader多进程处理。修改后的代码如下：
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！
引用chatGPT作答，这个错误 "IndexError: index 888 is out of bounds for dimension 0 with size 2" 表示在第0维度的大小为2的张量中，正在访问索引为888的位置，超出了边界。
问题很可能与循环 for i, data in train_loader: 尝试迭代的批次数超过了 train_loader 中实际存在的批次数有关。可能的原因之一是在 DataLoader 的构造函数中指定的 batch_size 参数太大，超过了数据集的大小。
要解决这个问题，您可以尝试减少 DataLoader 构造函数中的 batch_size 参数，或者增加数据集的大小。
在DataLoader(dataset=dataset, batch_size=20, shuffle=True)里加个参数drop_last=True试试，应该是剩下数据不够一个批次，舍弃才对~，大概率能解决