RuntimeError: running_mean should contain 192 elements not 384

这个错误通常是由于输入的张量大小与模型中某些层的参数不匹配引起的。具体来说，它可能是由于输入张量的通道数与某个卷积层的输入通道数不匹配，导致该层的参数数量与输入张量的参数数量不一致。你可以检查一下输入张量的大小和通道数是否和模型中定义的层次匹配。如果不匹配，你可以尝试调整输入张量的大小或者调整模型中的层次参数来解决这个问题。

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。