RuntimeError: stack expects a non-empty TensorList

这个错误通常是由于在使用 PyTorch 的时候，传入了一个空的 TensorList，导致程序出现错误。你可以检查一下你的代码，看看是否有传入空的 TensorList 的情况。如果有的话，你需要修改代码，确保传入的 TensorList 不为空。

相关问题

RuntimeError: stack expects a non-empty TensorList 如何修改

这个错误通常出现在PyTorch中，当你尝试对空的张量列表(`TensorList`)进行操作，比如`stack()`，而该函数需要一个非空的输入。`stack()`函数用于将一系列张量沿着一个新的轴合并成一个大张量。

如果你遇到这个错误，可能的原因包括：

1. 你在尝试堆叠之前没有填充张量列表。确保所有的元素都是`torch.Tensor`实例并且不是空的。

2. 可能是在循环或生成器中忘记初始化张量列表，或者它在某个点清空了。

3. 使用了旧版本的PyTorch，其中某些API行为可能已经改变，导致`stack()`期望的输入类型发生了变化。

解决这个问题的步骤通常是检查代码中涉及`stack()`的部分，确保在调用前列表有正确的元素，并且所有元素都已经准备就绪。如果是在循环中，请确保在迭代开始时创建并填充了张量列表。

修复后的代码示例（假设`tensors`是一个可能为空的张量列表）：

if tensors:  # 检查列表是否非空
    stacked = torch.stack(tensors)
else:
    stacked = None  # 或者你可以选择返回一个默认值或特殊处理

# ...然后继续你的程序

Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 42, in <module> tensor_data = torch.stack(tensor_list) RuntimeError: stack expects a non-empty TensorList

这个错误信息是在运行 PyTorch 代码时出现的。它的意思是 `torch.stack()` 函数期望得到一个非空的 TensorList，但实际上传入的是一个空的 TensorList。这可能是因为你没有正确地初始化 TensorList，或者是因为数据处理过程中出现了错误。你需要检查代码，确保 TensorList 中至少有一个元素。