声明 PyTorch 张量时有关尺寸的 ValuerError

【问题标题】：ValuerError regarding dimensions when declaring PyTorch tensor声明 PyTorch 张量时有关尺寸的 ValuerError
【发布时间】：2020-01-07 08:19:30
【问题描述】：

我目前正在尝试将值列表转换为 PyTorch 张量，但遇到了一些困难。

导致错误的确切代码是：

input_tensor = torch.cuda.FloatTensor(data)

这里，data 是一个包含两个元素的列表：第一个元素是另一个 NumPy 数组列表，第二个元素是一个元组列表。两个列表的大小不同，我认为这会导致以下错误：

*** ValueError: expected sequence of length x at dim 2 (got y)

通常y 大于x。我尝试过使用 IPython 终端来查看问题所在，似乎尝试将这种格式的数据直接转换为 PyTorch 张量是行不通的。不过，将data 列表中的每个单独元素转换为张量是可行的。

有谁知道为什么这不起作用，也许还可以就如何实现我的最初目标提供一些反馈？提前致谢。

【问题讨论】：

标签： pytorch

【解决方案1】：

假设data 的第一个子列表包含n 一维数组，每个数组大小为m，第二个子列表包含k 元组，每个数组大小为p。

当调用torch.FloatTensor(data) 时，每个子列表都被转换为二维张量，形状分别为(n, m) 和(k, p)；然后将它们堆叠在一起形成一个 3D 张量。这只有在 n=k 和 m=p 时才有可能——将 3D 张量视为长方体。

我认为这很明显，所以我猜你有 m = p 并想通过简单地连接两个子列表来创建形状为 (n+k, m) 的二维张量：

torch.FloatTensor(np.concatenate(data))

【讨论】：