RuntimeError: running_mean should contain 192 elements not 384
时间: 2024-05-31 16:10:11 浏览: 132
这个错误通常出现在使用PyTorch的BatchNorm2d时,它需要输入的特征图的通道数必须与BatchNorm2d层的num_features参数相等。你可以通过检查输入数据的通道数来解决这个问题,或者检查BatchNorm2d层的num_features参数是否正确设置。如果输入数据的通道数是正确的,那么可能是由于之前的层(如Conv2d)的输出通道数不正确导致的。
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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。