Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 41, in <module> tensor_data = torch.stack(tensor_data) RuntimeError: stack expects a non-empty TensorList 进程已结束,退出代码1

这个错误信息是在运行 PyTorch 代码时出现的。它的意思是 `torch.stack()` 函数期望得到一个非空的 TensorList，但实际上传入的是一个空的 TensorList。这可能是因为你没有正确地初始化 TensorList，或者是因为数据处理过程中出现了错误。你需要检查代码，确保 TensorList 中至少有一个元素。如果你已经在之前的代码中将 Tensor 加入到了 TensorList 中，那么可能是 TensorList 中的元素不是 Tensor 类型，而是一些其他的对象，导致 `torch.stack()` 函数无法正确处理。你需要检查代码，确保 TensorList 中的每个元素都是 Tensor 类型。

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Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 42, in <module> tensor_data = torch.stack(tensor_list) RuntimeError: stack expects a non-empty TensorList

这个错误信息是在运行 PyTorch 代码时出现的。它的意思是 `torch.stack()` 函数期望得到一个非空的 TensorList，但实际上传入的是一个空的 TensorList。这可能是因为你没有正确地初始化 TensorList，或者是因为数据处理过程中出现了错误。你需要检查代码，确保 TensorList 中至少有一个元素。

Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 47, in <module> models(input) TypeError: 'module' object is not callable

这个错误提示表明你在尝试调用 `models` 模块，但是这个模块本身并不是一个可调用对象。

如果你想要使用 `models` 模块中的某个模型，你需要首先创建一个模型实例，然后对这个模型实例进行调用。以下是一个使用 `resnet18` 模型进行图像分类的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 创建模型实例
model = models.resnet18()

# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load("resnet18.pth"))

# 切换为评估模式
model.eval()

# 加载图像
image = Image.open("image.jpg")

# 对图像进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])
input = transform(image).unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
output = model(input)

# 输出预测结果
print(output)

在这个示例中，我们首先创建了一个 `resnet18` 模型实例，并加载了预训练权重。然后，我们将模型切换为评估模式，并加载了一张图像。接下来，我们对图像进行了预处理，并将其作为输入传给模型进行预测。最后，我们输出了预测结果。

请注意，这里的 `models` 模块并没有被直接调用。我们只是从这个模块中导入了 `resnet18` 模型，并使用它创建了一个模型实例。