应为类型 'Sized'，但实际为 'Dataset'

这种错误信息通常发生在使用Pandas库处理数据时，Pandas的数据结构如DataFrame和Series期望的是一个可迭代的对象（如列表或字典）具有固定的大小（即'Sized'），但你传入了一个'Tensor'或'Dataset'等数据结构，这些通常不是严格意义上的可迭代，并且其长度可能会改变（因为它们通常是动态生成或无限的）。

例如，如果你试图将一个Tensor或PyTorch Dataset直接赋给DataFrame的列，Pandas就会抛出这样的错误，因为它预期的是一个固定长度的序列。

要解决这个问题，你需要确保你提供的数据是可以转换成Pandas能够处理的格式。对于张量，可以先将其转换为数组（array-like）；对于Dataset，你可以选择一次性提取一定数量的样本（batch）来处理，或者将其转换为更适合作为DataFrame列的序列。

# 示例
import torch
from torch.utils.data import Dataset

# 将Tensor转换为数组
data_tensor = torch.tensor(your_data)
data_list = data_tensor.tolist()

# 或者处理Dataset
class CustomDataset(Dataset):
    def __len__(self):
        return len(your_custom_dataset)

    def __getitem__(self, idx):
        sample = your_custom_dataset[idx]
        return sample

dataset = CustomDataset()
data_list = [sample for sample in dataset]

df['column_name'] = data_list