batch_size=batch_size,

当Batch Normalization设为训练模式时，拒绝任何batch-size为1的情况。这是因为BN归一化是依靠当前mini-batch的均值和方差进行归一化的，如果batch-size太小，所谓的均值和方差并不能代表不同样本之间的差异，归一化结果的差异会非常大，失去了归一化的意义。此外，当batch-size设为1时，BN的结果近似于Instance Normalization（IN）。

解决这个问题有几种方法：
1. 将dataloader的drop_last参数设置为True，这样在加载训练数据时遇到batch=1的情况，会自动丢弃多余的样本。
2. 如果在测试阶段需要保持BN为训练模式，并且希望在batch-size为1时仍然有效，可以修改源码，在nn.functional文件中注释掉报错的代码。
3. 如果问题出现在数据集最后一轮，即剩余1个样本，可以直接删除多余的样本或者增加一个样本。

相关问题

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size)

这段代码是使用PyTorch库中的DataLoader类来创建训练和测试数据的批处理加载器。DataLoader类是用于在训练和测试过程中对数据进行批处理的工具。下面是对这段代码的解释和演示：

1. 创建训练数据加载器[^1]：

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size)

这行代码使用DataLoader类创建了一个训练数据加载器train_dataloader。它接受两个参数：training_data是训练数据集，batch_size是每个批次的样本数量。训练数据加载器将训练数据集分成多个批次，并在每个批次中返回指定数量的样本。

2. 创建测试数据加载器[^1]：

test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size)

这行代码使用DataLoader类创建了一个测试数据加载器test_dataloader。它接受两个参数：test_data是测试数据集，batch_size是每个批次的样本数量。测试数据加载器将测试数据集分成多个批次，并在每个批次中返回指定数量的样本。

这样，我们就可以使用train_dataloader和test_dataloader来迭代训练和测试数据集中的批次数据，以便进行模型训练和评估。

dataset.train_batch(batch_size=batch_size)

这段代码是使用dataset对象中的train_batch()方法来获取一个指定大小的训练数据批次。其中，batch_size参数用于指定批次的大小，即每次获取多少个样本进行训练。train_batch()方法会返回一个包含多个样本的数据集对象，可以用于训练模型。通常在训练过程中会多次调用train_batch()方法来获取多个批次的数据进行训练。