RuntimeError: stack expects a non-empty TensorList 如何修改

这个错误通常出现在PyTorch中，当你尝试对空的张量列表(`TensorList`)进行操作，比如`stack()`，而该函数需要一个非空的输入。`stack()`函数用于将一系列张量沿着一个新的轴合并成一个大张量。

如果你遇到这个错误，可能的原因包括：

1. 你在尝试堆叠之前没有填充张量列表。确保所有的元素都是`torch.Tensor`实例并且不是空的。

2. 可能是在循环或生成器中忘记初始化张量列表，或者它在某个点清空了。

3. 使用了旧版本的PyTorch，其中某些API行为可能已经改变，导致`stack()`期望的输入类型发生了变化。

解决这个问题的步骤通常是检查代码中涉及`stack()`的部分，确保在调用前列表有正确的元素，并且所有元素都已经准备就绪。如果是在循环中，请确保在迭代开始时创建并填充了张量列表。

修复后的代码示例（假设`tensors`是一个可能为空的张量列表）：

if tensors:  # 检查列表是否非空
    stacked = torch.stack(tensors)
else:
    stacked = None  # 或者你可以选择返回一个默认值或特殊处理

# ...然后继续你的程序

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。

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。