RuntimeError: running_mean should contain 51 elements not 15

这个错误通常是由于输入数据维度不匹配而引起的。具体来说，可能是您正在尝试使用具有错误维度的模型或数据，而这些维度与您的运行时参数不兼容。

例如，在使用卷积层时，如果您的输入数据维度不符合卷积核的要求，就会出现此类错误。您需要检查您的数据维度和模型参数是否正确，并尝试更改它们以匹配正确的尺寸。另外，您还需要检查您的代码以确保所有的张量维度都正确，并且没有出现错误。

如果您无法解决这个问题，您可以尝试在相关的论坛或社区中寻求帮助，或者咨询相关的专业人士。

相关问题

RuntimeError: running_mean should contain 64 elements not 128

这个错误通常是由于使用了错误大小的输入张量导致的。在 PyTorch 中，BatchNorm2d 层中的 running_mean 和 running_var 是基于输入张量的深度（即通道数）的。因此，如果你的输入张量的深度为 128，而你在 BatchNorm2d 层中设置了 num_features=64，则会出现上述错误。

请确保在 BatchNorm2d 层中设置 num_features 的值与你的输入张量的深度相同。如果你需要使用不同大小的输入张量，则必须相应地修改 BatchNorm2d 层的 num_features 参数。

RuntimeError: running_mean should contain 1 elements not 512

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。