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Pytorch 尝试火炬堆叠张量列表时出错

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Pytorch 尝试火炬堆叠张量列表时出错,pytorch,tensor,Pytorch,Tensor,我试图让cuda工作，但我需要将我的训练输入转换为张量。当我尝试这样做时，当我尝试将张量列表堆叠成一个张量时，我得到了一个错误 代码 x的形状：张量列表 [tensor([[[0.325], [ 0.1257], [ 0.1149], ..., [-1.572], [-1.265], [-3.574]], ]), tensor([1,2,3,4,5]), tensor(6,5,4,3,2])] 我犯了一个错误 22

我试图让cuda工作，但我需要将我的训练输入转换为张量。当我尝试这样做时，当我尝试将张量列表堆叠成一个张量时，我得到了一个错误

代码

x的形状：张量列表

[tensor([[[0.325],
     [ 0.1257],
     [ 0.1149],
     ...,
     [-1.572],
     [-1.265],
     [-3.574]],
]), tensor([1,2,3,4,5]), tensor(6,5,4,3,2])]
我犯了一个错误

     22             alst = []
     23             for x, y in loader:
---> 24                 x_list = torch.stack(x)
     25 #                 x = torch.Tensor(x)
     26 #                 x = torch.stack(x).to(device,dtype=float)

RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Long for sequence element 1 in sequence argument at position #1 'tensors'
不知道我做错了什么。我也尝试了
x=torch.stack（x）.to（device，dtype=float）
，但仍然不起作用

输出中的第一个张量是float类型，带有用于输入网络的值，第二个看起来像标签（类型为
long
）

此外，第一个元素是
张量
，而第二个和第三个元素是
向量
（分别具有
6
和
9
元素）

不能堆叠不同形状的
张量
，因此无论类型如何，这都不起作用

通过打开
x

matrix, vector1, vector2 = x

vector1 = vector1.float()
要删除
类型
警告，请通过将
vector1
和
vector2
转换为
float

matrix, vector1, vector2 = x

vector1 = vector1.float()
通过
.shape
属性检查它们的形状，并采取相应的行动。 可能是因为您在使用
火车装载机时已经有了成批的数据。请参阅：了解更多信息，并检查您是否正在使用