学习Pytorch深度学习运行AlexNet代码时关于在Pycharm中解决 “t ＞= 0 && t ＜ n_classes” 的断言错误方法
报错信息中的 t >= 0 && t < n_cl 表示变量 t 必须大于或等于0，并且必须小于变量 n_cl 的值。这个条件通常在处理分类问题时使用，其中 n_cl 是类的数量。
解决方法：
- 检查
t的值是否正确，确保它是有效的索引或正确的数值。 - 确认
n_cl的值是否已经正确设定，并且不是由于其他原因导致的错误。 - 如果
t是在循环中递增的，请确保循环的逻辑是正确的，即t的递增不会导致其越界。
如果这些检查都没有问题，可能需要查看更多的代码上下文来确定问题的根源。如果是在Pycharm中运行，可以设置断点，逐步调试代码，观察变量 t 和 n_cl 的值何时出现问题。
评论已关闭