二维输入显示维度问题显示错误

Question

stack expects each tensor to be equal size, but got [1, 330, 34410] at entry 0 and [1, 330, 4010] at entry 1
使用赵志斌的stft的代码，用作二维输出，报错显示张量不匹配，我该如何修改这段代码

```python
source1_dataset = stft.CWRUSTFT(path,s1_name, normlizetype).data_preprare()
source1_loader = torch.utils.data.DataLoader(source1_dataset, batch_size=64, shuffle=True,
                                                 num_workers=0,
                                                 pin_memory=(True))
source1_iter = iter(source1_loader)
source_data, source_label = next(iter(source1_loader))
print(source_label,source_data.shape())

```

Answer 1

该回答通过自己思路及引用到各个渠道搜索综合及思考,得到内容具体如下：
根据错误提示，可以看出两个张量的第三个维度长度不同，分别是34410和4010。这说明在数据处理中出现了维度不匹配的问题。

根据你提供的代码，可以看出这是在数据加载时出现的问题。可能是由于数据集中的某些样本的长度不同，导致在数据加载时无法将它们作为一个batch处理，从而出现维度不匹配的错误。要解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1、手动调整数据集中的所有样本的长度，使它们的第三个维度长度相同。这可能需要一些数据预处理的工作。

2、调整batch_size的大小，使其与数据集中最短的样本长度相同。这样可以保证每个batch中所有样本的维度都相同。

3、在数据加载时动态调整每个batch中样本的长度，使其均匀分布。这样可以保证每个batch中所有样本的维度都相同，但需要对数据加载代码进行一定的修改。

具体代码及思路如下：

在数据加载时动态调整每个batch中样本的长度，使其均匀分布的实现方式如下：

import torch.nn.functional as F

# 获取数据集中所有样本的长度
lengths = [len(data) for data, label in source1_dataset]

# 计算所有样本长度的中位数
median_length = int(np.median(lengths))

# 定义数据加载器
source1_loader = torch.utils.data.DataLoader(source1_dataset, batch_size=64, shuffle=True,
                                              num_workers=0, pin_memory=True,
                                              collate_fn=lambda batch: collate_fn(batch, median_length))

def collate_fn(batch, target_length):
    # 将batch中的数据按长度从长到短排序
    sorted_batch = sorted(batch, key=lambda x: len(x[0]), reverse=True)
    
    # 获取batch中所有样本的长度
    lengths = [len(data) for data, label in sorted_batch]
    
    # 将所有样本的长度调整为中位数
    padded_data = [F.pad(torch.Tensor(data), (0, 0, 0, target_length - len(data)), 'constant', 0) for data, label in sorted_batch]
    
    # 将数据和标签打包成元组
    padded_batch = [(padded_data[i], label) for i, (data, label) in enumerate(sorted_batch)]
    
    return padded_batch

这里使用了collate_fn参数来定义数据加载器的数据合并方式。在collate_fn函数中，首先将batch中的数据按长度从长到短排序，然后将所有样本的长度调整为中位数，最后将数据和标签打包成元组返回。这样可以保证每个batch中所有样本的维度都相同，且长度均匀分布。
将修改后的数据加载器应用到代码中，可以按以下方式进行：

source1_dataset = stft.CWRUSTFT(path,s1_name, normlizetype).data_preprare()

# 定义数据加载器
source1_loader = torch.utils.data.DataLoader(source1_dataset, batch_size=64, shuffle=True,
                                              num_workers=0, pin_memory=True,
                                              collate_fn=lambda batch: collate_fn(batch, median_length))

source1_iter = iter(source1_loader)
source_data, source_label = next(iter(source1_loader))
print(source_label, source_data.shape)

需要注意的是，需要先定义collate_fn函数，再将其应用到数据加载器中。另外，median_length变量需要在定义source1_loader之前计算出来。

---

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢