RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [96, 3] at entry 0 and [64, 3] at entry 17

这个错误通常发生在使用堆栈函数（如torch.stack）时，由于输入张量的大小不同而导致无法堆叠。在您的情况下，输入张量的大小分别为[96, 3]和[64, 3]，它们的第二维不同，因此无法堆叠。

您需要确保所有输入张量的形状都相同，或者根据您的需求调整它们的形状，以使它们具有相同的大小。您可以使用函数如torch.reshape或torch.unsqueeze来改变张量的形状。

相关问题

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。

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。