这个函数 for batch in train_loader: inputs, labels = batch optimizer.zero_grad() outputs = model(**inputs, labels=labels) loss = loss_fn(outputs.logits, labels) loss.backward() optimizer.step()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DataLoader加载数据时，输入数据的尺寸不一致导致的。

解决方法是将所有输入数据的尺寸改为相同大小，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

在加载数据时，将所有的数据填充到相同的尺寸。可以使用PyTorch中的torch.nn.functional.pad函数实现。具体代码如下：

from torch.utils.data import DataLoader
import torch

# 定义一个自定义数据集
class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, data_list):
        self.data_list = data_list

    def __getitem__(self, index):
        data = self.data_list[index]
        inputs = torch.nn.functional.pad(data['inputs'], [0, max_shape[1] - data['inputs'].shape[1], 0, max_shape[0] - data['inputs'].shape[0]])
        labels = data['labels']
        return inputs, labels

    def __len__(self):
        return len(self.data_list)

# 加载数据
dataset = MyDataset(data_list)
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)

其中，data_list是一个列表，包含了所有的数据，每个数据的输入（inputs）和标签（labels）尺寸可以不同。

2. 截断方式

如果不想使用padding方式，也可以将所有数据截断到相同的尺寸。具体代码如下：

from torch.utils.data import DataLoader
import torch

# 定义一个自定义数据集
class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, data_list):
        self.data_list = data_list

    def __getitem__(self, index):
        data = self.data_list[index]
        inputs = data['inputs'][:, :max_shape[1]]
        labels = data['labels']
        return inputs, labels

    def __len__(self):
        return len(self.data_list)

# 加载数据
dataset = MyDataset(data_list)
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)

其中，max_shape是所有数据中的最大尺寸，data_list是一个列表，包含了所有的数据，每个数据的输入（inputs）和标签（labels）尺寸可以不同。