这个函数RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [1, 17] at entry 0 and [1, 11] at entry遇到RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [1, 17] at entry 0 and [1, 11] at entry这个问题怎么解决

这个错误通常发生在使用PyTorch的torch.stack函数时，输入的张量（tensor）尺寸不一致导致的。

解决方法是将所有输入张量（tensor）的尺寸（shape）改为相同大小，可以通过padding或者截断的方式实现。具体来说，可以通过下面两种方式解决这个问题：

1. Padding方式

在将数据喂给torch.stack之前，将所有的张量（tensor）填充到相同的尺寸。可以使用PyTorch中的torch.nn.functional.pad函数实现。具体代码如下：

import torch

# 将所有张量填充到相同尺寸
max_shape = torch.Size([1, 17]) # 假设最大尺寸为 [1, 17]
padded_tensors = []
for tensor in tensor_list:
    pad = torch.nn.functional.pad(tensor, [0, max_shape[1] - tensor.shape[1], 0, max_shape[0] - tensor.shape[0]])
    padded_tensors.append(pad)

# 将所有张量堆叠起来
stacked_tensor = torch.stack(padded_tensors, dim=0)

其中，tensor_list是一个列表，包含了所有的张量（tensor），每个张量的尺寸可以不同。

2. 截断方式

如果不想使用padding方式，也可以将所有张量（tensor）截断到相同的尺寸。具体代码如下：

import torch

# 将所有张量截断到相同尺寸
max_shape = torch.Size([1, 11]) # 假设最大尺寸为 [1, 11]
truncated_tensors = []
for tensor in tensor_list:
    truncated = tensor[:, :max_shape[1]]
    truncated_tensors.append(truncated)

# 将所有张量堆叠起来
stacked_tensor = torch.stack(truncated_tensors, dim=0)

其中，max_shape是所有张量中的最大尺寸，truncated_tensors是截断后的张量列表。