RuntimeError: each element in list of batch should be of equal size

这个错误通常发生在使用 PyTorch 进行批处理时，因为每个批次(batch)中的数据应该具有相同的形状。如果一个批次中的数据形状不同，就会出现这个错误。

要解决这个问题，你可以检查你的数据集并确保每个数据点的形状相同。如果数据点的形状不同，你可以使用 PyTorch 中的 pad_sequence() 函数将它们补齐到相同的形状，或者删除形状不同的数据点。

例如，如果你有一个列表的张量，其中每个张量的形状不同，你可以使用 pad_sequence() 函数来将它们补齐到相同的形状：

import torch
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence

# 创建一个张量列表
tensor_list = [torch.randn(3, 4), torch.randn(2, 4), torch.randn(5, 4)]

# 使用 pad_sequence 函数将它们补齐到相同的形状
padded_tensor = pad_sequence(tensor_list, batch_first=True)

print(padded_tensor.shape)
# 输出: torch.Size([3, 5, 4])

在这个例子中，我们创建了一个张量列表，其中每个张量的形状都不同。然后，我们使用 pad_sequence() 函数将它们补齐到相同的形状，并设置了 batch_first=True 参数，以使第一个维度表示批次大小。最后，我们打印出补齐后的张量的形状，可以看到它们现在都具有相同的形状。