PyTorch搭建聊天机器人时torch.stack报tuple of Tensors错误如何解决

报错原因梳理 #

• 第一次报错：torch.stack的首个入参要求是由张量构成的列表/元组，初始代码传入torch.Tensor(inputs)生成的单个张量，不符合参数要求，触发类型错误。
• 第二次报错：indexes_from_sentence返回的vec为列表类型，未提前转为张量就被放入inputs列表传入torch.stack，列表元素不符合张量要求，触发新的类型错误。另外PyTorch 0.4及之后版本Variable已与张量合并，无需额外用Variable包裹张量。

修复后的代码 #

def variable_from_sentence(sentence):
    vec, length = indexes_from_sentence(sentence)
    # 先将列表类型的vec转为张量，再放入列表供stack处理
    inputs = [torch.tensor(vec)]
    lengths_inputs = [length]
    batch_inputs = torch.stack(inputs, 1)
    if hp.cuda:
        batch_inputs = batch_inputs.cuda()
    return batch_inputs, lengths_inputs

补充说明 #

如果你的PyTorch版本低于0.4必须保留Variable，只需将stack生成的结果用Variable()包裹即可，不要改动传入stack的参数结构。生成张量时建议使用torch.tensor()而非torch.Tensor()，前者会自动匹配输入数据的类型，后者默认生成float32类型张量，与索引类数据常用的int64类型不匹配，容易引发后续运算报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user14570244