基于LAD-GPT自定义数据集训练遇PyTorch IndexError问题求助

• 验证Token索引范围与Vocab大小的匹配性
  尽管数据集有764个唯一token，仍需确认编码后的token索引最大值是否小于len(vocab)：

  1. 在数据加载或编码环节添加代码，打印所有样本的token索引最大值：print(max(token_id for sample in dataset for token_id in sample['input_ids']))
  2. 检查Vocab构建是否包含所有必要的特殊token（如<pad>、<unk>），且这些token已被计入len(vocab)。若编码时使用了未被纳入Vocab的特殊token，会直接导致索引越界。

• 确认Embedding层的初始化逻辑
  排查nn.Embedding的初始化参数是否严格与Vocab长度一致：

  1. 找到代码中nn.Embedding的定义行，确保参数为nn.Embedding(len(vocab), embedding_dim)，而非固定数值或被其他变量覆盖。
  2. 检查训练流程中是否存在Vocab实例不匹配的情况，比如构建Embedding时用的是旧Vocab，训练时加载了新的Vocab但未同步更新Embedding层参数。

• 排查数据预处理的Token映射逻辑
  确保所有token都被正确映射到合法的Vocab索引：

  1. 若Vocab包含<unk>token，确认所有未登录词都被映射到<unk>的索引，而非直接生成超出范围的数字。
  2. 检查编码脚本的索引生成逻辑，避免出现索引从1开始但Vocab长度为764的情况（Embedding索引从0开始，最大合法索引为len(vocab)-1）。

• 实时监控训练Batch的Token索引
  在训练循环中添加临时打印代码，定位是否是特定Batch导致的问题：

  for batch in train_dataloader:
      curr_max = batch['input_ids'].max().item()
      if curr_max >= len(vocab):
          print(f"发现越界索引: {curr_max}，Vocab长度: {len(vocab)}")
      # 后续训练代码
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user9909570