RuntimeError: running_mean should contain 64 elements not 128

这个错误通常是由于使用了错误大小的输入张量导致的。在 PyTorch 中，BatchNorm2d 层中的 running_mean 和 running_var 是基于输入张量的深度（即通道数）的。因此，如果你的输入张量的深度为 128，而你在 BatchNorm2d 层中设置了 num_features=64，则会出现上述错误。

请确保在 BatchNorm2d 层中设置 num_features 的值与你的输入张量的深度相同。如果你需要使用不同大小的输入张量，则必须相应地修改 BatchNorm2d 层的 num_features 参数。

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RuntimeError: running_mean should contain 1 elements not 512

这个错误通常是在使用 PyTorch 进行深度学习时出现的。它表明运行时的均值（running_mean）应该只包含一个元素，但是它却包含了 512 个元素。这个问题通常是由于在定义模型时，输入的维度不正确而导致的。可能原因是输入数据的形状不对，或者是在定义网络层时出现了一些错误。请检查你的模型定义和输入数据的维度是否正确，以解决这个问题。

RuntimeError: running_mean should contain 1 elements not 1024

这个错误通常发生在使用PyTorch实现的卷积神经网络中，可能是因为输入的张量形状与期望的不一致，导致模型无法正确地计算。在这种情况下，最好检查输入张量的形状和卷积层的参数设置是否正确。特别地，该错误可能与批量归一化层有关，因为它需要正确的输入尺寸。如果您正在使用批量归一化，请检查是否正确设置了num_features参数，以确保它与输入张量的特征维度相匹配。