我有一个变量inps，它是1024*3*78的Tensor数据类型 然后我用sa_encodings = [encoder(inp) for encoder, inp in zip(self.critic_encoders, inps)]代码进行处理 self.critic_encoders=nn.ModuleList() 定义方法是 encoder.add_module('enc_bn', nn.BatchNorm1d(idim, affine=False)) encoder.add_module('enc_fc1', nn.Linear(idim, hidden_dim)) encoder.add_module('enc_nl', nn.LeakyReLU()) self.critic_encoders.append(encoder) 其中，idim定义为78 以上定义方法有错吗？若没错，我运行时为什么会报以下错误： RuntimeError: running_mean should contain 3 elements not 78 有需要添加的代码吗？

根据您提供的代码，问题可能出在BatchNorm1d层的使用上。BatchNorm1d默认对最后一维进行归一化，因此在这种情况下，您需要将idim指定为3，而不是78。修改idim后，您的代码应该像这样：

idim = 3
encoder.add_module('enc_bn', nn.BatchNorm1d(idim, affine=False))
encoder.add_module('enc_fc1', nn.Linear(idim, hidden_dim))
encoder.add_module('enc_nl', nn.LeakyReLU())
self.critic_encoders.append(encoder)
sa_encodings = [encoder(inp.transpose(1, 2)) for encoder, inp in zip(self.critic_encoders, inps)]

此外，您还需要在调用encoder之前将数据的维度从(1024, 3, 78)转换为(1024, 78, 3)，以便BatchNorm1d对正确的维度进行归一化。

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encoder_out = torch.tensor(encoder_out) TypeError: new(): invalid data type 'str'

当你看到这个`TypeError: new(): invalid data type 'str'`错误，意味着你在尝试创建一个新的`torch.Tensor`时，传入了一个字符串（str）而不是支持的数据类型，如整数、浮点数、numpy数组或者是另一个已存在的`torch.Tensor`。

`encoder_out = torch.tensor(encoder_out)`这一行应该用于将非张量数据（如列表、字典、numpy数组等）转换为张量，但如果`encoder_out`已经是字符串，那么直接这样做会出错，因为`str`并不是`torch.tensor`的接受类型。

解决这个问题的步骤如下：

1. 验证`encoder_out`的类型：检查`type(encoder_out)`是什么，如果是`str`，说明你需要先将其转换成其他类型再进行转换。

if isinstance(encoder_out, str):
    # 将字符串编码成字节串（如果需要的话）
    encoded_string = encoder_out.encode()
    # 或者将其解析成数值（如JSON或CSV数据）
    parsed_data = json.loads(encoded_string) or pd.read_csv(StringIO(encoded_string))
else:
    raise TypeError("encoder_out should be a string to convert first.")

2. 然后再进行转换：

encoder_out = torch.tensor(parsed_data)

3. 最后再次尝试`unsqueeze`操作：

encoder_out = encoder_out.unsqueeze(1)

如果你不确定`encoder_out`的具体内容，可能需要了解它是如何产生的，以便选择合适的转换方法。