ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 128, 1, 1])

这个错误通常出现在使用PyTorch进行深度学习训练时，表示输入的张量维度不符合模型的要求。在这个错误信息中，torch.Size([1, 128, 1, 1])表示输入张量的维度为[batch_size, channel, height, width]，其中batch_size为1，channel为128，height和width均为1。而错误信息中的“Expected more than 1 value per channel when training”表示模型期望每个通道(channel)至少有两个值，而输入张量中每个通道只有一个值。

解决这个问题的方法通常是检查模型的输入要求和输入张量的维度是否匹配。如果模型要求每个通道至少有两个值，则需要将输入张量的维度进行修改，例如可以将height和width的值改为2，或者将channel的值改为2。如果模型的输入要求与输入张量的维度不匹配，则需要对输入张量进行reshape操作，将其维度修改为符合模型要求的形状。

下面是一个示例代码，将输入张量的维度修改为[1, 128, 2, 2]，以符合模型的要求：

import torch

# 假设模型要求输入张量的维度为[batch_size, channel, height, width]=[1, 128, 2, 2]
input_tensor = torch.randn(1, 128, 1, 1)  # 输入张量的维度为[1, 128, 1, 1]
input_tensor = torch.nn.functional.interpolate(input_tensor, size=(2, 2), mode='bilinear', align_corners=False)  # 将输入张量的维度修改为[1, 128, 2, 2]