RuntimeError: There were no tensor arguments to this function (e.g., you passed an empty list of Ten

问题:

RuntimeError: There were no tensor arguments to this function (e.g., you passed an empty list of Tensors), but no fallback function i [CUDATensorId, CPUTensorId, VariableTensorId]

出问题处的函数栈如下图。

从函数栈中可以看出最后一个函数是torch.cat([...]),所以问题出现在这个函数中。此外这个函数也是我们自己使用,而不是库内部函数,因此我们可以检查一下这个函数的用法、函数参数是否正确。经查,在使用中函数参数results不是一个tensor列表,然后再结合Error提示,you passed an empty list of Tensors,所以确定问题是函数的使用。如图,也就是results有问题。然后将results进行修改即可,改成[tensor1, tensor2, tensor3, ...]形状的列表。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决PyTorch中的RuntimeError: no tensor arguments for aten::_cat fallback function required non-empty list错误。首先,我得理解这个错误的原因。根据错误信息,aten::_cat函数需要一个非空的张量列表,但用户可能传入了空列表或者没有张量的参数。 接下来,我应该考虑常见的引发此错误的情况。比如,可能在拼接张量的时候,其中一个输入的列表是空的。比如用户可能在循环中动态构建张量列表,但某些情况下列表没有被正确填充,导致为空。这时候,需要检查传入torch.cat()的参数是否非空。 另一个可能性是用户可能在拼接张量时没有正确处理维度,比如张量的形状不一致,或者维度参数错误。但根据错误信息,这里的问题更可能在于列表为空。因此,重点应放在检查输入列表是否为空上。 然后,我应该思考如何指导用户排查问题。首先建议用户打印传入torch.cat()的列表长度,确认是否为空。如果是空的,就需要检查生成该列表的代码逻辑,确保在调用torch.cat之前列表中有至少一个张量。 另外,可能用户使用了条件语句或循环来生成张量,但某些分支导致列表未被正确填充。这时候需要添加条件判断,确保列表不为空后再执行拼接操作。 还可以建议用户检查数据加载或预处理步骤,是否存在导致某些样本没有生成有效张量的情况,比如数据损坏或处理错误。 此外,版本兼容性问题也可能导致此类错误,但根据用户提供的引用[2],用户可能已经重新安装过PyTorch,但问题依然存在。所以更可能还是代码逻辑的问题,而非安装问题。不过,也可以建议用户确认PyTorch版本是否正确,以及CUDA是否配置正确,但根据错误信息,这似乎不是当前问题的直接原因。 总结解决方法步骤:1. 检查传入torch.cat的列表是否为空;2. 添加条件判断确保列表非空;3. 检查数据生成逻辑;4. 处理可能的异常情况。最后,给出示例代码帮助用户理解如何修改他们的代码。</think>要解决PyTorch中的`RuntimeError: no tensor arguments for aten::_cat fallback function required non-empty list`错误,需检查`torch.cat()`函数的输入是否为空列表。以下是具体解决步骤: --- ### **错误原因分析** 该错误通常由以下情况触发: 1. **空列表输入**:调用`torch.cat(tensors_list)`时,`tensors_list`为空列表。 2. **动态生成张量逻辑错误**:在循环或条件分支中生成张量时,未正确填充列表。 3. **数据预处理问题**:数据加载或预处理步骤未生成有效张量[^2]。 --- ### **解决方法** #### **步骤1:检查输入列表是否为空** 在执行`torch.cat()`前,添加断言或打印语句验证输入: ```python tensors = [x for x in some_generator()] # 假设动态生成张量列表 print("Number of tensors:", len(tensors)) # 若输出0,则列表为空 assert len(tensors) > 0, "Input list must not be empty" result = torch.cat(tensors, dim=0) ``` #### **步骤2:添加条件判断** 若列表可能为空,需提前处理: ```python if len(tensors) == 0: # 返回空张量或跳过操作 result = torch.Tensor() else: result = torch.cat(tensors, dim=0) ``` #### **步骤3:检查数据生成逻辑** - 确保生成张量的循环或条件分支覆盖所有可能情况。 - 示例:若从数据集中加载数据,需检查数据集是否包含有效样本。 #### **步骤4:处理维度一致性** 确保所有张量在拼接维度(如`dim=0`)上形状一致: ```python for tensor in tensors: print(tensor.shape) # 确认所有张量在拼接维度上的形状匹配 ``` --- ### **示例代码修正** 假设错误出现在拼接特征向量的代码中: ```python # 错误示例:features可能为空列表 features = [] for data in dataset: if condition(data): # 条件可能导致features未被填充 features.append(process(data)) output = torch.cat(features, dim=0) # 修正后 features = [] for data in dataset: if condition(data): features.append(process(data)) if not features: output = torch.zeros(0) # 返回空张量或抛出异常 else: output = torch.cat(features, dim=0) ``` --- ### **环境验证** 若问题仍未解决,需检查PyTorch版本和CUDA配置: ```python import torch print(torch.__version__) # 确认版本符合要求(如1.9.0) print(torch.cuda.is_available()) # 确认CUDA可用性[^2] ``` ---
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