torch.cat(): expected a non-empty list of Tensors

这个错误通常出现在使用`torch.cat()`函数时，传入了一个空列表或者其中一个tensor为空。`torch.cat()`函数用于将多个tensor拼接成一个tensor，要求传入的tensor维度相同，除了沿着指定的维度拼接之外。请检查你传入的tensor是否为空或者维度不匹配。

举个例子，如果你想将两个维度为`(3, 4)`的tensor按照第一个维度拼接起来，代码应该类似于：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
y = torch.randn(3, 4)

z = torch.cat([x, y], dim=0)  # 在第0个维度拼接

print(z.shape)  # 输出 torch.Size([6, 4])

请确保你传入的tensor都是非空的，并且维度相同。

相关问题

RuntimeError: torch.cat(): expected a non-empty list of Tensors

这个错误通常是由于传递给torch.cat()函数的tensor列表为空的原因引起的。请确保列表中至少有一个tensor。如果您的列表中确实有tensor，请检查它们的维度是否相同，因为torch.cat()只能连接具有相同形状的tensor。如果您的列表中有不同形状的tensor，请先将它们转换为相同的形状，然后再使用torch.cat()函数进行连接。

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：

# 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)