stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 224, 224] at entry 0 and [3, 1951, 2244] at entry 5

这个错误提示是因为在进行堆叠时，输入的张量大小不一致，导致无法进行堆叠操作。具体来说，entry 0 的张量大小为 [3, 224, 224]，而 entry 5 的张量大小为 [3, 1951, 2244]，两者的宽度和高度不同。

解决这个问题的方法是通过调整输入张量的大小，使它们具有相同的宽度和高度，或者通过使用 padding 或者 cropping 的方式将它们调整为相同的大小，这样就可以进行堆叠操作了。

相关问题

这个函数RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [1, 17] at entry 0 and [1, 11] at entry遇到RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [1, 17] at entry 0 and [1, 11] at entry这个问题怎么解决

这个错误通常发生在使用PyTorch的torch.stack函数时，输入的张量（tensor）尺寸不一致导致的。

解决方法是将所有输入张量（tensor）的尺寸（shape）改为相同大小，可以通过padding或者截断的方式实现。具体来说，可以通过下面两种方式解决这个问题：

1. Padding方式

在将数据喂给torch.stack之前，将所有的张量（tensor）填充到相同的尺寸。可以使用PyTorch中的torch.nn.functional.pad函数实现。具体代码如下：

import torch

# 将所有张量填充到相同尺寸
max_shape = torch.Size([1, 17]) # 假设最大尺寸为 [1, 17]
padded_tensors = []
for tensor in tensor_list:
    pad = torch.nn.functional.pad(tensor, [0, max_shape[1] - tensor.shape[1], 0, max_shape[0] - tensor.shape[0]])
    padded_tensors.append(pad)

# 将所有张量堆叠起来
stacked_tensor = torch.stack(padded_tensors, dim=0)

其中，tensor_list是一个列表，包含了所有的张量（tensor），每个张量的尺寸可以不同。

2. 截断方式

如果不想使用padding方式，也可以将所有张量（tensor）截断到相同的尺寸。具体代码如下：

import torch

# 将所有张量截断到相同尺寸
max_shape = torch.Size([1, 11]) # 假设最大尺寸为 [1, 11]
truncated_tensors = []
for tensor in tensor_list:
    truncated = tensor[:, :max_shape[1]]
    truncated_tensors.append(truncated)

# 将所有张量堆叠起来
stacked_tensor = torch.stack(truncated_tensors, dim=0)

其中，max_shape是所有张量中的最大尺寸，truncated_tensors是截断后的张量列表。

stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 224, 224] at entry 0 and [3, 224, 225] at entry 1

这个错误是由于两个输入张量的形状不匹配造成的。在使用堆叠操作（如`torch.stack()`）对张量进行拼接时，所有输入张量的形状必须相同。

在你的情况下，第一个张量的形状是`[3, 224, 224]`，而第二个张量的形状是`[3, 224, 225]`，所以它们的最后一个维度不同。你需要检查你的代码，找出导致这种不匹配形状的原因，并解决它。你可以使用`torch.transpose()`或`torch.reshape()`等函数来调整张量的形状，以确保它们具有相同的形状。