您好，我试着用别的数据集跑了下textual entailment部分的代码，与SNLI对比数据集的格式是一致，在最后一步运行train()的时候报错IndexError: too many indices for tensor of dimension 1，我不太清楚是哪里处理问题，另外在运行这行代码iter(train_iter).__next__()时我的输出与与您不太一样，结果如下：
[torchtext.data.batch.Batch of size 256]
[.premise]:[torch.cuda.LongTensor of size 44x256 (GPU 0)]
[.hypothesis]:[torch.cuda.LongTensor of size 25x256 (GPU 0)]
[.label]:[torch.cuda.LongTensor of size 256 (GPU 0)]
请问是否是这一步出现了问题呢，十分感谢您的帮助，谢谢！
您好，我试着用别的数据集跑了下textual entailment部分的代码，与SNLI对比数据集的格式是一致，在最后一步运行train()的时候报错IndexError: too many indices for tensor of dimension 1，我不太清楚是哪里处理问题，另外在运行这行代码
iter(train_iter).__next__()时我的输出与与您不太一样，结果如下： [torchtext.data.batch.Batch of size 256] [.premise]:[torch.cuda.LongTensor of size 44x256 (GPU 0)] [.hypothesis]:[torch.cuda.LongTensor of size 25x256 (GPU 0)] [.label]:[torch.cuda.LongTensor of size 256 (GPU 0)] 请问是否是这一步出现了问题呢，十分感谢您的帮助，谢谢！