RuntimeError: adaptive_avg_pool1d() argument 'output_size' should contain one int (got 2)
时间: 2024-04-08 18:32:34 浏览: 17
这个错误提示表明在调用adaptive_avg_pool1d()函数时,参数'output_size'应该只包含一个整数值,但你传递了一个长度为2的参数。请确保你传递给adaptive_avg_pool1d()函数的'output_size'参数只包含一个整数值。如果你想要在多个维度上进行自适应平均池化,请考虑使用adaptive_avg_pool2d()或者adaptive_avg_pool3d()函数。
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RuntimeError: running_mean should contain 2 elements not 256
这个错误通常出现在使用 PyTorch 进行卷积神经网络训练时,卷积层的输入大小不匹配。在 PyTorch 中,卷积层的输入大小应该与其输入通道数相匹配。这个错误通常是由于卷积层的输入通道数不正确导致的。你可以使用 `print` 函数打印出每个卷积层的输入通道数,并检查它们是否匹配。如果不匹配,你需要修改卷积层的输入通道数以匹配输入的大小。或者,你也可以检查一下是否有其他地方出现了错误,例如数据预处理或者模型定义等。如果还有其他的细节信息,可以一起提供给我,这样我能够更好地帮助你解决问题。
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。