tensor_input =torch.cat([tensor1, tensor2, tensor3], dim=0) RuntimeError: zero-dimensional tensor (at position 0) cannot be concatenated

这个错误通常是因为输入的某个 tensor 的维度是 0，因此无法进行拼接操作，需要检查一下输入的 tensor 是否正确。以下是一个例子：

import torch

# 创建三个 tensor
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])
tensor3 = torch.tensor([])

# 尝试拼接这三个 tensor
tensor_input = torch.cat([tensor1, tensor2, tensor3], dim=0)  # 报错

# 检查 tensor3 的维度
print(tensor3.shape)  # 输出 torch.Size([])

上面的代码中，`tensor3` 的维度是 0，因此在拼接时会报错。如果想要解决这个问题，可以考虑修改输入的 tensor 或者在拼接时跳过维度为 0 的 tensor。

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train_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in train_data_list] train_data_tensor = torch.stack(train_data_tensor_list) train_label_tensor = torch.tensor(train_label_list) train_dataset = TensorDataset(train_data_tensor, train_label_tensor) print(train_dataset) val_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in val_data_list] val_data_tensor = torch.stack(val_data_tensor_list) val_label_tensor = torch.tensor(val_label_list) val_dataset = TensorDataset(val_data_tensor, val_label_tensor) print(val_dataset)

这段代码的作用是将训练数据和验证数据转换为 PyTorch 中的 TensorDataset 数据集，并将数据集打印出来。首先，train_data_list 和 train_label_list 分别是训练数据和对应的标签，每个样本都是一个列表或数组。接下来，使用列表解析式将 train_data_list 中的每个样本转换为一个 PyTorch tensor，并将这些 tensor 存储在 train_data_tensor_list 列表中。然后，使用 torch.stack() 函数将 train_data_tensor_list 中的 tensor 沿着一个新的维度进行拼接，得到一个形状为 [num_samples, input_dim] 的二维 tensor，其中 num_samples 是样本数，input_dim 是每个样本的输入维度。train_label_tensor 也是类似的 tensor，其中每个元素是一个标签。同样的方法用于创建 val_dataset。最后，使用 print() 函数打印出 train_dataset 和 val_dataset，这些数据集将被用于 DataLoader 进行批量化训练。

tensor_input =torch.cat(tensor_input, dim=0) TypeError: cat() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, dim=int), but expected one of: * (tuple of Tensors tensors, int dim, *, Tensor out) * (tuple of Tensors tensors, name dim, *, Tensor out

这个错误提示告诉我们 `torch.cat()` 函数的参数传递有误。`torch.cat()` 函数用于将多个张量（tensor）沿着指定维度进行拼接。正确的函数调用格式为：

torch.cat(tensors, dim=0, out=None)

其中，`tensors` 是一个张量（tensor）元组或列表，`dim` 是要拼接的维度，`out` 是输出张量（tensor），可选参数。所以，你需要将所有要拼接的张量（tensor）组成一个元组或列表，再传递给 `torch.cat()` 函数。如果你想要在第0维度上拼接张量，可以按照如下方式调用函数：

tensor_input = torch.cat((tensor_input,), dim=0)

这样就能够将 `tensor_input` 这个张量拼接起来了。