PyTorch测试脚本报‘IndexError: Dimension out of range’错误原因排查

为什么会报维度越界？ #

你用model.encode处理单句时，返回的是一维数组（比如形状是(768,)），转成PyTorch张量后还是一维的。一维张量的维度索引只有0（或者用-1指代最后一维），但torch.cosine_similarity默认用dim=1，这个维度在一维张量里根本不存在，自然就报错了。

两种修复方式 #

方式一：给张量加个维度 #

把一维张量转成二维（比如(1,768)），这样dim=1就合法了：

embeddings1 = torch.from_numpy(model.encode(sentence1)).unsqueeze(0)
embeddings2 = torch.from_numpy(model.encode(sentence2)).unsqueeze(0)
similarity = torch.cosine_similarity(embeddings1, embeddings2)

方式二：直接指定正确的维度 #

既然张量只有一维，直接把dim设为0就行：

similarity = torch.cosine_similarity(embeddings1, embeddings2, dim=0)

两种方法得到的结果完全一致，选哪种都可以。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yuyang