non-empty 2d or 3d (batch mode) tensor expected for input

这个错误是由于输入的张量不是一个非空的2D或3D张量引起的。这种错误通常发生在深度学习模型中，当输入的数据形状不符合模型的预期时会出现这个问题。

2D张量通常表示为形状为（batch_size，feature_size）的张量，其中batch_size是输入样本的数量，feature_size是每个样本的特征数量。

3D张量通常表示为形状为（batch_size，sequence_length，feature_size）的张量，其中sequence_length是序列的长度，feature_size是每个时间步的特征数量。

要解决这个错误，我们需要检查输入数据的形状是否正确并进行调整。可以通过使用reshape、unsqueeze或permute等函数来改变张量的形状。确保输入的张量是非空的，并且与模型的期望输入形状相匹配。

另外，还需要注意，模型的输入和预处理过程中可能会存在其他问题，例如数据类型不匹配、缺失值等。确保在输入数据之前对数据进行适当的处理和清洗，以确保输入的数据是符合模型要求的。