RuntimeError: running_mean should contain 4 elements not 256
时间: 2024-02-03 17:03:56 浏览: 22
这个错误通常出现在你尝试加载一个已经训练好的模型时,其参数与你当前网络的结构不匹配。这个错误可能是由于你的网络输入大小不正确导致的。请检查你的代码,确保你的输入大小与模型期望的大小相匹配。
如果你使用的是预训练模型,建议你检查预训练模型的架构和你的网络是否匹配。有时候,你需要调整你的网络结构或者在预训练模型上进行微调,以适应你的应用场景。
相关问题
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 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。