根据您的代码，出现 RuntimeError: torch.cat(): expected a non-empty list of Tensors 错误的原因是 image_sequence 列表中存在空的张量。
在遍历 image_path_sequence 的过程中，可能会有某些图像路径无法正确打开或加载，导致生成的 img_as_tensor 为空。这就会导致最终拼接的时候出现错误。
为了解决这个问题，请在遍历过程中检查每个图像是否成功加载，并跳过无法加载的图像。以下是修改后的代码示例：
def __getitem__(self, i):
image_path_sequence = self.img_paths_list[i]
image_sequence = []
for img_path in image_path_sequence:
try:
img_as_img = Image.open(img_path)
img_as_img = TF.resize(img_as_img, size=(self.opt.img_h, self.opt.img_w))
img_as_tensor = TF.to_tensor(img_as_img) - 0.5
img_as_tensor = img_as_tensor.unsqueeze(0)
image_sequence.append(img_as_tensor)
except:
continue
if len(image_sequence) == 0:
# 处理没有有效图像的情况，可以选择返回空张量或者其他操作
# 这里给出一个示例：返回空张量作为占位符
dummy_image = torch.zeros((1, self.opt.img_h, self.opt.img_w))
return dummy_image, None, None
image_sequence = torch.cat(image_sequence, 0)
imu_sequence = torch.FloatTensor(self.imus_list[i])
gt_sequence = self.poses_list[i][:, :6]
return image_sequence, imu_sequence, gt_sequence
在以上示例中，我们使用了异常处理机制来捕获图像加载失败的情况，并跳过这些无效图像。如果在 image_sequence 列表中没有有效的张量，则可以根据需要返回适当的占位符或其他操作。
请注意，为了简化示例，我假设你使用 torch.zeros() 来创建一个空张量作为占位符。你可以根据实际需求进行修改。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
