原因
模型的数据处理出了问题，一般是类似于数组访问越界的问题
1.例如分类的标签是数据处理的时候是1-10，但是torch在计算交叉熵是默认是0-9
2.embedding模块的词表长度问题，比如embedding中词表总长度是100，但是具体数据的token_id超过100，也会报错。
3.其他越界问题
错误定位
torch在使用cuda计算是报错的位置的代码不一定是错的，所以这点一定要注意（推测cuda并行计算，不能清楚的定位到具体错误位置）
这时候要注意一点，把所有数据，模型不要放在cuda上计算，将数据和模型全部切换至CPU重新跑，这个时候报错才会真正的看到自己数据的错误。