問題根源
這種情況往往出現在使用pytorch訓練模型過程中，調用topk方法的時候。問題根源是，傳入的參數超過了該dimension的限制。
例如tmp的shape是[4,128,1],而調用了tmp.topk(129,dim=1),顯然129>128是不合理的。
另一種可能是，dataloader在load數據的時候，最後一個batch只剩了一個1個數據，而由於某些squeeze的操作導致傳回的結果d的shape不是[1,128,1],而是[1,128]或者[128]。這種情況下，出現了和上面相同的錯誤。
總之，這種錯誤肯定是由於傳入的參數大於給定的dimension的總數據量。