如何在使用`torch.cat`前检查张量的形状一致性？

在使用 `torch.cat` 之前，为了确保张量能够正确拼接，你需要检查它们在拼接维度的形状是否匹配。你可以通过查看每个张量的形状以及 `dim` 维度的长度来完成这个检查。下面是一个简单的例子：

import torch

# 假设你有一个列表 of_tensors，每个元素都是张量
tensors_to_cat = [tensor1, tensor2, tensor3]

for i, tensor in enumerate(tensors_to_cat):
    # 获取当前张量的形状
    shape = tensor.shape
    # 检查dim维度与其他张量是否一样
    if i == 0 or shape[dim] != tensors_to_cat[i-1].shape[dim]:
        print(f"Tensor at index {i} has an inconsistent dimension with the others ({shape[dim]} vs {tensors_to_cat[i-1].shape[dim]})")

if all(tensor.shape[dim] == tensors_to_cat[0].shape[dim] for tensor in tensors_to_cat):
    print("All tensors are consistent for concatenation along the specified dimension.")

运行这段代码后，如果有张量在指定维度上的形状不匹配，它会打印相应的警告信息。如果没有错误，说明可以安全地使用 `torch.cat`。