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

这个错误通常是由于两个张量的形状不匹配而导致的，而在堆栈操作中，每个张量的形状必须相等。在这种情况下，你可以检查一下你的代码，确保在使用堆栈操作之前，你的两个张量已经被正确地排列了。

如果你需要将两个形状不匹配的张量堆叠在一起，你可以使用 PyTorch 中的函数 `torch.transpose()` 或 `torch.permute()` 来交换它们的维度，使它们的形状匹配。在这种情况下，你需要确保在调用堆栈函数之前，两个张量的维度顺序相同。

例如，如果你的第一个张量的形状是 [3, 3024, 4032]，第二个张量的形状是 [3, 4032, 3024]，你可以使用以下代码来将它们堆叠在一起：

import torch

tensor1 = torch.randn(3, 3024, 4032)
tensor2 = torch.randn(3, 4032, 3024)

# 交换 tensor2 的维度，使其形状与 tensor1 相同
tensor2 = tensor2.transpose(1, 2)

# 将两个张量堆叠起来
stacked_tensor = torch.stack([tensor1, tensor2], dim=0)

在这个例子中，我们使用了 `transpose()` 函数来交换张量 `tensor2` 的第一维和第二维，使其形状与张量 `tensor1` 相同。然后，我们使用 `stack()` 函数将两个张量堆叠在一起。

相关问题

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。

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。