RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [0, 26] at entry 0 and [1, 26] at entry 1

这个错误通常是由于输入的张量形状不一致导致的。`torch.stack`函数要求输入的张量具有相同的形状，以便能够沿着指定的维度进行堆叠。

在您的情况下，错误信息显示了两个不同形状的张量：一个形状为 `[0, 26]` 的张量和一个形状为 `[1, 26]` 的张量。这意味着在堆叠这两个张量时，形状不匹配，因此引发了错误。

要解决这个问题，您需要确保在进行`torch.stack`操作之前，所有的输入张量具有相同的形状。您可以使用`torch.unsqueeze`函数在维度上扩展其中一个张量，使其与另一个张量的形状匹配，然后再进行堆叠。

以下是一个示例：

import torch

# 假设有两个张量 tensor1 和 tensor2
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])

# 在维度0上扩展 tensor1 的形状，使其与 tensor2 的形状匹配
tensor1 = torch.unsqueeze(tensor1, 0)

# 进行堆叠操作
stacked_tensor = torch.stack([tensor1, tensor2], dim=0)

在上述示例中，我们使用`torch.unsqueeze`函数在维度0上扩展了`tensor1`的形状，使其成为形状为 `[1, 3]` 的张量。然后，我们可以使用`torch.stack`将两个形状相同的张量堆叠在一起。

确保在使用`torch.stack`函数之前，所有输入的张量具有相同的形状，这样就可以避免出现错误。