为什么使用自适应平均池化的过程中会报错 Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 128, 1, 1])

这个错误通常是因为在使用自适应平均池化时，输入的张量维度不正确所导致的。自适应平均池化需要输入一个四维张量，其中第一维是batch size，第二维是通道数，第三维和第四维是输入的高度和宽度。在这个错误中，输入的张量是torch.Size([1, 128, 1, 1])，其中第三维和第四维都是1，这意味着输入的张量只有一个像素，而自适应平均池化需要至少两个像素才能计算平均值。因此，需要检查输入的张量维度是否正确，并确保至少有两个像素。

相关问题

expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.s

这个报错信息一般出现在深度学习模型在训练过程中。它告诉我们，模型在训练的过程中期望每个通道传入的值应该不止1个（至少2个），但实际上输入的大小却只有torch.s。torch.s代表的是一个不确定的size，这说明了模型并没有正确的接收到输入。

出现这个问题的原因可能有很多，需要具体分析。

首先，输入数据的通道数可能有问题。有可能模型期望的是一个多通道的输入（例如，RGB三通道图片需要输入三个值），而实际输入的数据却只有一个通道（例如，灰度图片只需要一个值）。所以我们需要检查输入数据的通道数是否和模型期望的一样。

其次，输入数据的大小也可能有问题。如果数据大小不符合模型的期望大小，那么就会出现这个报错。所以我们需要检查数据的大小是否和模型期望的一样。

最后，代码实现时需要注意检查数据传递的维度和顺序。如果维度传递的顺序、大小和模型期望的不一致，就有可能引起这个错误。

总之，出现这个错误可能的原因有很多，需要具体分析。但是我们需要查看输入数据的通道数、大小以及代码实现是否正确，以及注意维度和顺序的传递。这样才能找出问题所在，解决这个错误。

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 27, 1, 1])

这个错误通常出现在使用深度学习框架PyTorch进行训练时。它表示在训练过程中，输入的通道数不符合预期。具体来说，它要求每个通道至少有两个值，但是你的输入只有一个值。

解决这个问题的方法是检查你的输入数据的维度是否正确，并确保每个通道至少有两个值。你可以使用`torch.Size`对象来检查输入数据的维度。

以下是一个解决这个问题的示例代码：

import torch

input_size = torch.Size([1, 27, 1, 1])

# 检查每个通道的值数量
for channel in input_size[1:]:
    if channel < 2:
        raise ValueError("Expected more than 1 value per channel when training")

# 继续进行训练的代码...

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的具体情况进行相应的修改。