input, weight, bias, running_mean, running_var, training, momentum, eps, torch.backends.cudnn.enabled RuntimeError: running_mean should contain 3 elements not 1

这个错误通常是由于运行代码时使用的数据批次大小与模型中BatchNorm层的参数不匹配导致的。BatchNorm层中有两个重要的参数：running_mean和running_var，它们分别用于存储训练过程中每个特征的均值和方差。当使用BatchNorm层进行推理时，这些参数需要被传递给模型。如果训练时的批次大小与推理时的批次大小不同，那么这些参数的大小也会发生变化，从而导致运行时错误。

要解决这个问题，你可以尝试以下操作：

1.检查模型的输入大小和批次大小是否匹配。确保在训练和推理时使用相同大小的批次。

2.检查模型中的BatchNorm层的参数数量是否正确。BatchNorm层的参数数量应该与特征数量相同。

3.尝试调整BatchNorm层的momentum和eps参数。这些参数控制了running_mean和running_var的更新速度和精度。尝试将它们设置为与训练时相同的值。

如果以上方法都不能解决问题，那么你可能需要重新训练模型或者使用更适合你的数据的预训练模型。

相关问题

def __init__(self, gamma, beta, momentum=0.9, running_mean=None, running_var=None): self.gamma = gamma self.beta = beta self.momentum = momentum self.input_shape = None # Conv层的情况下为4维，全连接层的情况下为2维 # 测试时使用的平均值和方差 self.running_mean = running_mean self.running_var = running_var # backward时使用的中间数据 self.batch_size = None self.xc = None self.std = None self.dgamma = None self.dbeta = None

这是一个Batch Normalization层的类实现。在类的初始化函数中，需要传入该层的缩放因子gamma和偏置beta，并且可以传入动量参数momentum和用于测试时的平均值和方差running_mean和running_var。在前向传播函数中，需要将输入x按照batch进行归一化，并且使用缩放因子gamma和偏置beta进行缩放和平移操作。在反向传播函数中，需要计算出该层的输入梯度dx，以及缩放因子gamma和偏置beta的梯度dgamma和dbeta。最终返回该层的输入梯度dx，以及缩放因子gamma和偏置beta的梯度dgamma和dbeta。其中，中间数据xc表示输入x减去该层的均值mean，std表示该层的标准差，batch_size表示当前batch的大小。

def __forward(self, x, train_flg): if self.running_mean is None: N, D = x.shape self.running_mean = np.zeros(D) self.running_var = np.zeros(D) if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var else: xc = x - self.running_mean xn = xc / ((np.sqrt(self.running_var + 10e-7))) out = self.gamma * xn + self.beta return out

这段代码是一个私有方法，用于实现批量归一化操作。输入参数 x 是一个张量，train_flg 是一个布尔类型的变量，表示当前是否处于训练模式。如果 self.running_mean 为空，那么它会被初始化为一个全零的数组，self.running_var 也同理。在训练模式下，它首先计算输入张量 x 的均值 mu 和方差 var，并将其用于对输入张量 x 进行标准化（即归一化）。然后，将标准化后的张量 xn 乘以缩放参数 gamma，再加上平移参数 beta，得到最终的输出张量 out。在测试模式下，它使用训练时计算的均值和方差对输入张量 x 进行标准化，并得到最终的输出张量 out。返回值是一个张量 out。