按照你提示的方法改后依然报错：RuntimeError: running_mean should contain 78 elements not 3

这个错误提示表明你的 `running_mean` 张量的大小不正确。一般来说，这个错误有两种可能的原因：

1. 模型的输入维度不正确。如果输入数据的第二个维度的大小与你的 `nn.BatchNorm1d` 层期望的不同，那么就会出现这个错误。你可以检查一下你的输入是否符合预期，或者尝试重构输入数据的维度，使其符合预期。

2. 模型的定义可能存在错误。如果你的模型定义没有问题，但仍然遇到这个错误，那么你可能需要检查一下你在实例化 `nn.BatchNorm1d` 层时传入的参数是否正确，比如输入的 `num_features` 参数是否正确等等。

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。