RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [5, 1, 4] at entry 0 and [5, 4] at entry 11

这个错误通常发生在您尝试将不同形状的张量堆叠在一起时。在堆叠张量时，每个张量的形状必须相同。例如，以下代码会导致该错误：

import torch

# 创建两个不同形状的张量
a = torch.randn(5, 1, 4)
b = torch.randn(5, 4)

# 尝试将它们堆叠在一起
c = torch.stack([a, b])

这是因为张量 `a` 的形状是 `[5, 1, 4]`，而张量 `b` 的形状是 `[5, 4]`，它们的最后一个维度不同。在堆叠时，每个张量的形状必须相同，否则会出现上述错误。

要解决这个问题，您需要确保每个张量的形状都相同。如果您想要堆叠张量，并且它们的形状不同，可以考虑使用其他函数，例如 `torch.cat()` 或 `torch.Tensor.view()`，这些函数可以让您改变张量的形状以便堆叠。例如：

import torch

# 创建两个不同形状的张量
a = torch.randn(5, 1, 4)
b = torch.randn(5, 4)

# 将张量 b 的形状改为 [5, 1, 4]
b = b.unsqueeze(1)

# 将它们堆叠在一起
c = torch.cat([a, b], dim=1)

在上面的代码中，我们使用 `torch.unsqueeze()` 函数将张量 `b` 的形状从 `[5, 4]` 改为 `[5, 1, 4]`。然后，我们使用 `torch.cat()` 函数将张量 `a` 和 `b` 堆叠在一起，并指定 `dim=1` 参数表示在第二个维度上堆叠。这将生成一个形状为 `[5, 2, 4]` 的新张量 `c`。