valueerror: expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.size([1, 64, 1, 1])

### 回答1：
这个错误通常是由于输入数据的维度不正确导致的。在训练过程中，模型期望每个通道（channel）有多个值，但是输入数据的维度只有一个值。具体来说，torch.size([1, 64, 1, 1])表示输入数据的维度是1个batch，64个通道，每个通道只有1个值。你需要检查输入数据的维度是否正确，并确保每个通道都有多个值。

### 回答2：
这个错误的意思是在训练时期望每个通道(channel)有多个值，但实际输入的数据只有 torch.size([1, 64, 1, 1])，即每个通道只有一个值，因此无法训练。

在深度学习中，通道是指在卷积神经网络中卷积核(kernel)对输入数据进行卷积操作时所使用的卷积核的个数，其对应的是每层卷积操作所输出的特征图(feature map)的通道数。

而在训练时，卷积神经网络接受的输入数据应符合模型的输入维度要求，比如卷积层的输入数据应该是一个四维的张量(batch_size, channel, height, width)，其中 batch_size 表示输入数据的个数，height 和 width 表示输入数据的高度和宽度，channel 表示输入数据的通道数。

因此，当出现 ValueError: expected more than 1 value per channel when training， got input size torch.size([1， 64， 1， 1]) 的错误时，可能是因为模型要求输入数据的每个通道至少有两个值，而实际输入的数据中每个通道只有一个值，导致无法进行训练。

解决该错误的方法可以尝试加大训练数据集或者更改模型结构，使其接受的输入数据符合要求。比如可以尝试增大 batch_size，或者使用类似于批标准化等技术来改善数据分布，从而避免这种错误的出现。

### 回答3：
这个报错是在PyTorch的训练过程中出现的，表示网络期望每个通道有多于一个的值，但实际输入却只有一个值。

首先需要明确一下，PyTorch中的张量维度通常被表示为[batch_size, channel, height, width]。在这个报错中，输入的张量大小为[1， 64， 1， 1]，也就是只有一个batch、64个通道、高和宽都为1的张量。

这个错误通常有两种情况：

1. 数据格式错误。首先需要检查输入数据的格式是否正确。有时候我们在使用PyTorch时输入的数据格式可能会有错误，例如将一个三维的张量当成了二维的张量。如果数据格式不正确，就会出现上述的错误。

2. 网络结构问题。如果数据格式没有问题，那么可能是网络结构的问题。这个错误通常出现在网络中间层的计算中，可能是某一层的输出维度与后面的层所需的输入维度不匹配。在这种情况下，需要仔细检查网络结构并确保每一层的输入输出维度都是正确的。

综上所述，要解决这个问题需要仔细检查输入数据的格式以及网络结构是否正确，并尽可能减少可能造成这个错误的因素。