Python 如何解决PyTorch烟囱的问题？

我想使用PyTorch运行Python程序。如何使批次中的每个张量相等？因为出现以下问题：

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:\Users\hp\Downloads\effective\u densenet\u pytorch-master\demomomotion.py”，第311行，在
火，火（演示）
文件“C:\Users\hp\Anaconda3\envs\tf gpu\lib\site packages\fire\core.py”，第138行，在fire中
component_trace=_Fire（组件、参数、解析的_标志、参数、上下文、名称）
文件“C:\Users\hp\Anaconda3\envs\tf gpu\lib\site packages\fire\core.py”，第468行，在\u fire中
目标=组件。\u名称\u）
文件“C:\Users\hp\Anaconda3\envs\tf gpu\lib\site packages\fire\core.py”，第672行，在_CallAndUpdateTrace中
组件=fn（*varargs，**kwargs）
文件“C:\Users\hp\Downloads\effective\u densenet\u pytorch-master\demomomootion.py”，第289行，在演示中
n_时代=n_时代，批次大小=批次大小，种子=种子）
文件“C:\Users\hp\Downloads\effective\u densenet\u pytorch-master\demomomootion.py”，第168行，列车中
n_时代=n_时代，
文件“C:\Users\hp\Downloads\effective\u densenet\u pytorch-master\demomomootion.py”，第42行，火车时代
对于枚举（加载器）中的批处理（输入，目标）：
文件“C:\Users\hp\Anaconda3\envs\tf gpu\lib\site packages\torch\utils\data\dataloader.py”，第346行，下一步__
data=self.\u next\u data（）
文件“C:\Users\hp\Anaconda3\envs\tf gpu\lib\site packages\torch\utils\data\dataloader.py”，第386行，在下一个数据中
data=self._dataset_fetcher.fetch（index）#可能引发停止迭代
文件“C:\Users\hp\Anaconda3\envs\tf gpu\lib\site packages\torch\utils\data\\u utils\fetch.py”，fetch中第47行
返回自我整理（数据）
默认情况下，文件“C:\Users\hp\Anaconda3\envs\tf gpu\lib\site packages\torch\utils\data\\u utils\collate.py”第87行
return[对于转置后的样本，默认进行校对（样本）]
文件“C:\Users\hp\Anaconda3\envs\tf gpu\lib\site packages\torch\utils\data\u utils\collate.py”，第87行，在
return[对于转置后的样本，默认进行校对（样本）]
默认情况下，文件“C:\Users\hp\Anaconda3\envs\tf gpu\lib\site packages\torch\utils\data\\u utils\collate.py”第72行
返回默认值（批处理中b的[torch.as_tensor（b）]）
默认情况下，文件“C:\Users\hp\Anaconda3\envs\tf gpu\lib\site packages\torch\utils\data\\u utils\collate.py”第63行
返回火炬堆叠（批次，0，输出=输出）
RuntimeError：堆栈期望每个张量大小相等，但在条目0处得到[650]，在条目1处得到[108]

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