RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size 解决方法

RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size 解决方法

如果您遇到 'RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size' 错误，通常是因为您尝试堆叠的张量大小不一致。在处理文本数据时，这通常是由于文本序列长度不同导致的。

为了解决这个问题，您需要在堆叠操作之前将所有文本序列填充到相同的长度。以下是一些解决步骤：

1. 在 text_to_sequence 函数中添加填充功能:

def text_to_sequence(text, vocab, max_len):
    sequence = [list(vocab).index(word) for word in text.split()]
    # 填充序列，使其长度一致
    sequence = torch.tensor(sequence, dtype=torch.long)
    padded_sequence = nn.functional.pad(sequence, pad=(0, max_len - len(sequence)))
    return padded_sequence

2. 在划分数据集之前，找到最长的文本序列，并计算其长度:

max_len = max(max(len(text.split()) for text in train_texts),
              max(len(text.split()) for text in test_texts))

3. 将 max_len 传递给 text_to_sequence 函数:

train_sequences = [text_to_sequence(text, vocab, max_len) for text in train_texts]
test_sequences = [text_to_sequence(text, vocab, max_len) for text in test_texts]

通过将所有文本序列填充到相同的最大长度 max_len，您就可以解决 'RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size' 错误。

如果您还有其他问题，请提供具体的错误信息，我们将尽力帮助您解决。