运行上面的代码出现RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 200, 149] at entry 0 and [3, 149, 200] at entry 2

这个错误是由于输入到模型中的张量大小不一致导致的。可以通过调整输入张量的大小来解决这个问题。具体来说，可以在输入数据时进行padding，使得每个batch中的张量大小一致。如果你使用的是PyTorch，可以使用torch.nn.utils.rnn.pad_sequence()函数对输入数据进行padding。例如，假设你有一个大小为(3, 200, 149)的张量，你可以使用以下代码进行padding：

import torch.nn.utils.rnn as rnn_utils

# 假设你的张量名为tensor
tensor_padded = rnn_utils.pad_sequence([tensor[i] for i in range(tensor.shape[0])], batch_first=True)

这样就可以得到一个大小为(3, 200, 200)的张量，然后再将其输入到模型中即可。

相关问题

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。

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。