oad configuration information from configs/recognition/st_gcn_aaai18/kinetics-skeleton/test.yaml [ ] 0/86, elapsed: 0s, ETA:Traceback (most recent call last): File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/bin/mmskl", line 7, in <module> exec(compile(f.read(), __file__, 'exec')) File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 123, in <module> main() File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 117, in main call_obj(**cfg.processor_cfg) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/importer.py", line 24, in call_obj return import_obj(type)(**kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/processor/recognition.py", line 47, in test output = model(data) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", line 150, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/models/backbones/st_gcn_aaai18.py", line 94, in forward x = self.data_bn(x) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/batchnorm.py", line 81, in forward exponential_average_factor, self.eps) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1656, in batch_norm training, momentum, eps, torch.backends.cudnn.enabled RuntimeError: running_mean should contain 60 elements not 54

这个错误是由于`running_mean`的维度不匹配导致的。根据错误信息，`running_mean`应该包含60个元素，但实际上只有54个元素。

这个错误通常是由于使用了错误的模型权重文件或者数据集文件导致的。请确保模型权重文件和数据集文件的版本匹配，并且没有被修改或损坏。

如果确认模型权重文件和数据集文件正确无误，可能是模型定义或数据处理中的错误导致的。建议检查相关代码，确保输入数据的维度和模型定义相匹配。

如果还不能解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便更好地帮助你解决问题。

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DLMS/COSEM通信协议

DLMS/COSEM通信协议是一种用于自动抄表系统和计量系统中的数据采集、仪表安装、维护和系统集成的通信协议。它是由国际电工委员会（IEC）制定的，用于实现智能电力仪表和其他能源计量设备之间的通信。

DLMS/COSEM协议模型中的属性和访问方法类似于698协议中的OAD（Object Attribute Descriptor）。通过DLMS协议，可以访问COSEM对象，实现对仪表的读取、写入和控制操作。

DLMS/COSEM通信协议的资料包括中文和英文文档以及相关协议实现的源码。此外，还包含了HDLC通信协议和源码资料。

范例：<<引用:DLMS/COSEM协议的理解体会。DLMS协议模型中属性和访问方法在COSEM中，如同698协议中的OAD。 通过DLMS协议来访问COSEM对象。 。 引用:DLMS/COSEM通信协议文档资料+软件源码+HDLC协议资料和软件源码。资料包含DLMS/COSEM通信协议中文和英文文档和相关协议实现源码，同时也包含HDLC的通信协议和源码资料。 DLMS/COSEM通信协议是国际电工委员会为解决自动抄表系统和计量系统中的数据采集,仪表安装、维护,系统集成等...。
请回答我或者给我介绍或演示一下:DLMS/COSEM通信协议?

DLMS/COSEM通信协议是一种用于自动抄表系统和计量系统中的数据采集、仪表安装、维护和系统集成的通信协议。它是由国际电工委员会（IEC）制定的，用于实现智能电力仪表和其他能源计量设备之间的通信。

DLMS/COSEM协议模型中的属性和访问方法类似于698协议中的OAD（Object Attribute Descriptor）。通过DLMS协议，可以访问COSEM对象，实现对仪表的读取、写入和控制操作。

DLMS/COSEM通信协议的资料包括中文和英文文档以及相关协议实现的源码。此外，还包含了HDLC通信协议和源码资料。

微信小程序数据列表spec:{[name_qwd:1],[oad_doqod:2]}用wx:for循环这个列表

可以使用以下代码实现：

<view wx:for="{{spec}}" wx:key="{{index}}">
  <text>{{index}}. {{item[0]}}: {{item[1]}}</text>
</view>

其中，`wx:for`表示循环的数组对象，`wx:key`表示循环项的唯一标识符，通过`{{index}}`获取当前循环项的下标，通过`{{item[0]}}`和`{{item[1]}}`获取当前循环项的值。