model.bert() 通过切片错误任何人都可以让我知道这是为什么吗？

Question

with torch.no_grad():
      logits = torch.zeros(len(definitions), dtype=torch.double).to(DEVICE)
      for i, bert_input in list(enumerate(features)):
          logits[i] = model.ranking_linear(
              model.bert(
                  input_ids=torch.tensor(bert_input.input_ids, dtype=torch.long).unsqueeze(0).to(DEVICE),
                  attention_mask=torch.tensor(bert_input.input_mask, dtype=torch.long).unsqueeze(0).to(DEVICE),
                  token_type_ids=torch.tensor(bert_input.segment_ids, dtype=torch.long).unsqueeze(0).to(DEVICE)
              )[1]
          )
      scores = softmax(logits, dim=0)

      preds = (sorted(zip(sense_keys, definitions, scores), key=lambda x: x[-1], reverse=True))

这是我得到的错误

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IndexError Traceback（最后一次调用） 在() 3 对于我，列表中的 bert_input（枚举（特征））： 4 logits[i] = model.ranking_linear( 5 模型.bert( 6 input_ids=torch.tensor(bert_input.input_ids, dtype=torch.long).unsqueeze(0).to(设备), 7 attention_mask=torch.tensor(bert_input.input_mask, dtype=torch.long).unsqueeze(0).to(DEVICE)，

6帧

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/nn/functional.py 嵌入（输入、权重、padding_idx、max_norm、norm_type、scale_grad_by_freq、稀疏） 2208 # 删除一次脚本支持 set_grad_enabled 第2209章 第2210章 2211 2212 IndexError: index out of range in self

我想运行这段代码，我很困惑为什么它给我一个索引超出范围的错误