x = torch.cat(x, dim=0) # concatenate the list of 3 tensors along the batch dimension TypeError: cat() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, dim=int), but expected one of: * (tuple of Tensors tensors, int dim, *, Tensor out) * (tuple of Tensors tensors, name dim, *, Tensor out)
时间: 2023-11-21 10:05:03 浏览: 50
这个错误提示表明你传递给`torch.cat()`函数的第一个参数`x`是一个单个的Tensor,而不是一个包含多个Tensors的元组。因此,`dim`参数需要被视为第二个位置参数,而不是第一个。
要解决这个问题,你需要将`x`从单个Tensor转换为一个元组,其中每个元素都是Tensor。你可以使用Python的内置`tuple()`函数来实现这一点:
```
x = tuple(x)
x = torch.cat(x, dim=0)
```
这将把`x`转换为一个包含3个Tensor的元组,并将它们沿着batch维度拼接。
相关问题
x = torch.cat(x, dim=0) # concatenate the list of 3 tensors along the batch dimension RuntimeError: zero-dimensional tensor (at position 0) cannot be concatenated
这个错误通常是因为你试图将一个零维张量与其他张量进行拼接,而 PyTorch 的 `torch.cat()` 函数只能拼接具有相同形状的张量。请检查你的张量列表中是否包含了一个零维张量,并确保所有张量的形状都相同。如果你需要在拼接之前将零维张量转换为一个具有正确形状的张量,你可以使用 `torch.unsqueeze()` 函数在指定维度上添加一个大小为1的维度。例如,如果你想将一个形状为 `(3,)` 的零维张量 `z` 拼接到一个形状为 `(2, 3)` 的二维张量 `x` 中,你可以使用以下代码:
```
z = torch.tensor([1, 2, 3])
z = torch.unsqueeze(z, 0) # add a dimension of size 1 at dim 0
x = torch.tensor([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])
x = torch.cat([x, z], dim=0)
```
matching_bs[i] = torch.cat(matching_bs[i], dim=0) RuntimeError: torch.cat(): expected a non-empty list of Tensors
这个错误提示是因为`matching_bs[i]`这个列表中有一个或多个元素为空,而`torch.cat()`函数需要至少一个非空张量作为输入。你可以在调用`torch.cat()`函数之前检查一下`matching_bs[i]`列表中的元素是否为空,如果为空则需要先将其填充为一个非空张量。
以下是一个可能的解决方案:
```python
# 先检查matching_bs[i]列表中是否有空元素
if any([x is None for x in matching_bs[i]]):
# 如果有空元素,则将其替换为一个空的1维张量
matching_bs[i] = [torch.tensor([]) if x is None else x for x in matching_bs[i]]
# 然后再调用torch.cat()函数
matching_bs[i] = torch.cat(matching_bs[i], dim=0)
```