stack expects each tensor to be equal size, but got [2, 2, 2] at entry 0 and [2, 2] at entry 1
时间: 2024-05-03 14:17:31 浏览: 13
这个错误是因为在使用`torch.stack()`函数时,输入的张量维度不一致导致的。`torch.stack()`函数要求输入的张量在除了拼接的维度外,其它维度大小必须相同。
例如,如果你想要将两个大小为(2,2)的张量在维度0上拼接起来,可以使用以下代码:
```python
import torch
a = torch.tensor([[1,2], [3,4]])
b = torch.tensor([[5,6], [7,8]])
c = torch.stack([a, b], dim=0)
print(c)
```
输出:
```
tensor([[[1, 2],
[3, 4]],
[[5, 6],
[7, 8]]])
```
如果要解决以上错误,需要检查输入的张量的维度是否一致,或者考虑使用其他的拼接函数。
相关问题
stack expects each tensor to be equal size, but got [2, 256] at entry 0 and [2, 128] at entry 79
这个错误可能是由于你使用了`torch.stack`函数将不同形状的张量堆叠在一起,导致了张量的形状不匹配。
你需要确保每个张量的形状相同才能使用`torch.stack`函数。你可以使用`torch.cat`函数将不同形状的张量串联在一起,而不是堆叠它们。或者你可以在堆叠之前通过重塑或填充操作使它们具有相同的形状。
例如,如果你有一个形状为`[2, 256]`的张量和一个形状为`[2, 128]`的张量,你可以使用以下代码将它们串联在一起:
```
tensor1 = torch.randn(2, 256)
tensor2 = torch.randn(2, 128)
# 串联张量
concatenated_tensor = torch.cat([tensor1, tensor2], dim=1)
print(concatenated_tensor.shape) # 输出:torch.Size([2, 384])
```
这将创建一个形状为`[2, 384]`的张量,其中第二个维度是`256 + 128 = 384`。
希望这可以帮助你解决问题!
RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [0, 26] at entry 0 and [1, 26] at entry 1
这个错误通常是由于输入的张量形状不一致导致的。`torch.stack`函数要求输入的张量具有相同的形状,以便能够沿着指定的维度进行堆叠。
在您的情况下,错误信息显示了两个不同形状的张量:一个形状为 `[0, 26]` 的张量和一个形状为 `[1, 26]` 的张量。这意味着在堆叠这两个张量时,形状不匹配,因此引发了错误。
要解决这个问题,您需要确保在进行`torch.stack`操作之前,所有的输入张量具有相同的形状。您可以使用`torch.unsqueeze`函数在维度上扩展其中一个张量,使其与另一个张量的形状匹配,然后再进行堆叠。
以下是一个示例:
```python
import torch
# 假设有两个张量 tensor1 和 tensor2
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])
# 在维度0上扩展 tensor1 的形状,使其与 tensor2 的形状匹配
tensor1 = torch.unsqueeze(tensor1, 0)
# 进行堆叠操作
stacked_tensor = torch.stack([tensor1, tensor2], dim=0)
```
在上述示例中,我们使用`torch.unsqueeze`函数在维度0上扩展了`tensor1`的形状,使其成为形状为 `[1, 3]` 的张量。然后,我们可以使用`torch.stack`将两个形状相同的张量堆叠在一起。
确保在使用`torch.stack`函数之前,所有输入的张量具有相同的形状,这样就可以避免出现错误。