Python 3.x 索引器：0维张量的索引无效。使用tensor.item（）将0维张量转换为Python数字

但它不起作用

我在github问题中找到了解决方案

尝试改变

i=order.item()

到

---

应将循环体更改为：

i = order # works for PyTorch>=0.5.

---

当

顺序中只剩下一个元素时，代码
i=order[0]
给出错误。我试图使用PyTorch在MNIST上运行标准卷积神经网络（LeNet）。我犯了这个错误

while order.numel() > 0:
        if order.numel() == 1:
            break
        i = order[0]
        keep.append(i)

改变

IndexError                                Traceback (most recent call last

 79         y = net.forward(train_x, dropout_value)
 80         loss = net.loss(y,train_y,l2_regularization)
 81         loss_train = loss.data[0]
 82         loss_train += loss_val.data

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

至

loss_train = loss.data[0]

修复了问题。
此答案看起来像是与原始问题不匹配的问答。你可能应该问一个新问题，如果你自己提供答案，那么就添加答案。
IndexError                                Traceback (most recent call last

 79         y = net.forward(train_x, dropout_value)
 80         loss = net.loss(y,train_y,l2_regularization)
 81         loss_train = loss.data[0]
 82         loss_train += loss_val.data

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

loss_train = loss.data[0]

loss_train = loss.data