存放torch tensor的列表执行remove操作触发RuntimeError的原因及解决方案

Python原生列表的remove()方法会遍历列表所有元素，依次和待删除元素执行==相等比较，当比较结果为真时删除对应元素。
当列表元素为PyTorch张量时，两个张量的==运算返回的是逐元素比较的布尔张量，而非单个布尔值。remove()方法需要把比较结果转为单个布尔值判断是否匹配，这个强制转换就是报错的触发环节。你的单元素张量维度为1 64 3 1080 1920，包含大量数值，自然无法被转换为单个布尔值，因此触发RuntimeError。

方法1：按索引删除（优先推荐） #

你是直接从train_data中取出的目标元素，取出时可以直接记录对应索引，调用列表的pop()方法按索引删除，全程不会触发张量相等比较，性能更高也不会报错：

# 示例：取出索引为2的元素移动到验证集
target_idx = 2
element = train_data[target_idx]
validation_data.append(element)
# 直接按索引删除，无需比较张量
train_data.pop(target_idx)

方法2：按张量值匹配删除 #

如果确实不知道目标元素的索引，可自行遍历列表，调用张量内置的equal()方法判断是否完全匹配，该方法会直接返回单个布尔值，不会触发报错：

for idx in range(len(train_data)):
    if train_data[idx].equal(element):
        del train_data[idx]
        break

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SGKlee