使用Pytorch_Geometric（PyG）时构建DataLoader，从DataLoader获取样本Batch时报错： RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 0.
报错原因是数据对齐错误，1个batch是多个样本的集合，在样本拼接成集合时出现错误，其规律如下：
- 使用pytorch-geometric的dataloader时，batch的各个样本合并规则
- 属性edge_index规则特殊，每个样本edge_index为2 × e i 2\times e_i 2 ×e i ，则合并n个样本形成一个batch之后的batch.edge_index大小为2 × ( ∑ i = 1 n e i ) 2\times(\sum_{i=1}^n e_i)2 ×(∑i =1 n e i )
- 其他所有属性如果为tensor，则按照第一个维度扩展，例如对于属性x x x，第一个样本大小为d 1 × d 2 d_1\times d_2 d 1 ×d 2 ，第二个样本大小为d 3 × d 2 d_3\times d_2 d 3 ×d 2 ，则如果有一个batch包含这两个样本，batch.x的大小会是( d 3 + d 1 ) × d 2 (d_3+d_1)\times d_2 (d 3 +d 1 )×d 2 。 这里一个巨坑，要求除了第一个维度之外，其他维度大小都必须要相同！！ 否则会报错
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 0. - 其他属性如果不是tensor，就会正常按照列表返回，batch.x=[ 样本1的x,样本2的x,样本3的x]
如何解决：
- 如果是使用torch tensor引起的，可以考虑想办法对齐除了第一个维度外，其他维度的宽度。
- 如果没办法对齐，使用非tensor数据类型替换，例如列表。
- 最后的选择，指定batch_size=1以规避。
dataloader=DataLoader(MyData,batch_size=1)
2022/06/23原始
2023/02/20更新
https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/batching.html
这个是官网更详细的描述，直接看这个简单
Original: https://blog.csdn.net/weixin_44839047/article/details/125419476
Author: Deno_V
Title: Pytorch_Geometric（PyG）使用DataLoader报错RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 0.
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