stack expects each tensor to b

### 回答1：
e a sequence, but seq has shape [batch_size, max_seq_length, embedding_size]，这个错误是由于在使用stack函数时，传入的参数seq是一个三维的张量，而stack函数期望每个张量都是一个序列，因此需要将seq进行转置或者reshape操作，使其符合stack函数的要求。

### 回答2：
Stack函数是PyTorch中用来将多个张量沿着一个新的维度堆叠起来的函数。注意，每个张量的shape必须相同。

这个函数非常的实用。当我们需要处理多个同样shape的数据时，可以通过stack将这些数据整合成一个新的张量，这个张量的shape将会是原先的shape再加上一个新的维度，这个新的维度的大小就是原先数据的个数。这个函数在模型的训练中非常常用，比如说在RNN中，对于一个batch中的多个数据，我们需要将它们压入同一个张量中，这样才能进行并行的计算。

那么为什么每个张量的shape必须相同呢？这是因为我们需要保证每个数据的维度一致，这才能保证数据能够进行正确的堆叠。如果数据的维度不一致，那么就无法通过stack函数进行堆叠。

总的来说，如果我们需要将多个同样shape的数据进行堆叠，那么就可以使用stack函数。这个函数非常的简单，只需要将需要堆叠的数据传递进去，并指定堆叠的维度，就可以得到一个新的张量。同时，也需要注意每个张量的shape必须相同，否则无法进行堆叠。

### 回答3：
PyTorch中的stack函数用于将多个张量沿着指定的维度堆叠到一起，生成一个新的张量。这个函数的使用方式为：

torch.stack(sequence, dim=0)

其中，`sequence`表示要堆叠的张量序列，是一个元组或列表；`dim`表示要堆叠的维度。需要注意的是，sequence中的每个张量必须具有相同的形状。

在使用stack函数时，需要了解以下两个概念：

1. 张量的秩（rank）：指张量所具有的维度数量。例如，形状为(2,3,4)的张量的秩为3。

2. 维度（dimension）：张量的某一个维度，可以通过指定索引的方式来访问。例如，对于形状为(2,3,4)的张量，可以使用tensor[0][2]访问到第0行、第2列的元素。

在使用stack函数时，需要使用正确的维度进行堆叠。具体来说，对于一个形状为(a,b,c)的张量，可以在0、1、2三个维度上进行堆叠。

- 当dim=0时，会在第0个维度上进行堆叠，生成的张量的形状为(n,a,b,c)，其中n为堆叠张量的数量。

- 当dim=1时，会在第1个维度上进行堆叠，生成的张量的形状为(a,n,b,c)，其中n为堆叠张量的数量。

- 当dim=2时，会在第2个维度上进行堆叠，生成的张量的形状为(a,b,n,c)，其中n为堆叠张量的数量。

- 当dim=3时，会在第3个维度上进行堆叠，生成的张量的形状为(a,b,c,n)，其中n为堆叠张量的数量。

因此，在使用stack函数时，需要保证要堆叠的张量在指定的维度上具有相同的大小，即相同的shape。否则，会出现维度不匹配的错误。同时，也需要保证要堆叠的张量在其他维度上的大小是相同的，才能得到合法的结果。