torch.stack维度不匹配

当使用 `torch.stack` 函数时，如果输入张量的形状不匹配，则会引发维度不匹配的错误。具体来说，如果输入张量的形状在除了堆叠维度之外的维度上不同，则会出现维度不匹配的错误。例如，如果有两个形状为 `(3, 4)` 和 `(3, 5)` 的张量，你想要在第一个维度上堆叠它们，那么就会出现维度不匹配的错误。

以下是一个示例代码，演示了当使用 `torch.stack` 函数时，输入张量形状不匹配时会出现的维度不匹配错误：

import torch

# 创建两个形状不同的张量
x = torch.randn(3, 4)
y = torch.randn(3, 5)

# 在第一个维度上堆叠张量
z = torch.stack([x, y], dim=0) # 这里会出现维度不匹配的错误

# 输出结果
print(z)

运行上述代码会得到以下错误信息：

RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 4] at entry 0 and [3, 5] at entry 1

相关问题

torch.cat提示 index 0 is out of bounds for dimension 0 with size 0

这个错误提示通常是由于数据维度不匹配引起的。可能是你要拼接的张量维度有问题，导致在某个维度上拼接时超出了张量的范围。

具体来说，这个错误提示通常是由于在 `torch.cat()` 操作中，有一个维度的大小为 0，但是你要在这个维度上进行拼接，所以就会提示越界了。

解决这个问题的方法是检查一下你要拼接的两个张量的维度是否匹配。特别是在要拼接的维度上，两个张量的大小是否都大于 0。如果你要在一个大小为 0 的维度上进行拼接，可以考虑使用 `torch.stack()` 函数来代替 `torch.cat()` 函数。因为 `torch.stack()` 函数可以在一个新的维度上进行拼接，而不需要考虑原来的维度大小是否为 0。

另外，如果你要在某个维度上进行拼接，可以使用 `dim` 参数来指定拼接的维度，例如 `torch.cat([t1, t2], dim=0)` 表示在第 0 维上进行拼接。

stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 4032, 3024] at entry 0 and [3, 3024, 4032] at entry 1

这个错误的原因是在使用 `torch.stack()` 函数将两个 tensor 进行拼接时，两个 tensor 的维度不匹配，导致无法拼接。具体来说，错误信息中显示第一个 tensor 的形状是 [3, 4032, 3024]，第二个 tensor 的形状是 [3, 3024, 4032]，其中第二个 tensor 的最后两个维度与第一个 tensor 的对调了。

要解决这个问题，你可以使用 `torch.transpose()` 函数将第二个 tensor 的最后两个维度对调，使得它们与第一个 tensor 的维度匹配，然后再使用 `torch.stack()` 函数进行拼接。具体的代码如下所示：

import torch

# 创建两个 tensor
tensor1 = torch.randn(3, 4032, 3024)
tensor2 = torch.randn(3, 3024, 4032)

# 将 tensor2 的最后两个维度对调
tensor2 = torch.transpose(tensor2, 1, 2)

# 使用 torch.stack() 进行拼接
result = torch.stack([tensor1, tensor2], dim=0)

这样就能够成功地将两个 tensor 进行拼接了。