ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 32, 1, 1])

这个错误通常出现在使用 PyTorch 进行训练时，输入数据的维度不符合模型的要求。具体来说，这个错误表示输入数据的通道数（channel）不符合模型的期望值。

根据错误信息，你的输入数据的大小为 [1, 32, 1, 1]，其中 32 是通道数。这个维度表示在输入数据中有 32 个通道，但是模型期望每个通道都有多于一个值（也就是至少有两个值）。

可能的解决方法是检查你的输入数据是否正确。你可以尝试打印出输入数据的形状，以及模型的期望输入形状，比较它们是否一致。如果不一致，你需要调整输入数据的形状，使其符合模型的期望形状。

相关问题

yolov8 ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 32, 1, 1])

### 解决 YOLOv8 训练时出现的 `ValueError` 错误

当在YOLOv8中遇到错误提示 "Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 32, 1, 1])" 时，这通常是由于批量归一化 (Batch Normalization) 层的要求所致。为了使训练过程顺利进行并解决此问题，可以采取以下措施：

#### 修改批处理大小
确保使用的批次大小（batch size）大于1。这是因为BatchNorm层需要至少两个样本来计算均值和方差。如果硬件资源允许，建议增加batch size到合理范围内的较大数值[^3]。

对于单GPU环境下的实验，尝试将batch size设为2或更高；如果是多GPU配置，则可以根据显存情况适当增大该参数，比如设置成4甚至更大一些。此外，在定义DataLoader时应考虑加入`drop_last=True`选项来丢弃最后一个不足一个完整mini-batch的数据片段。

dataloader = DataLoader(dataset=dataset,
                        batch_size=2,  
                        shuffle=True,
                        drop_last=True)

#### 调整模型评估模式
在执行推理操作前切换至评估模式(`model.eval()`), 防止非训练阶段下BN层仍然更新统计量从而引发异常。具体来说就是在调用forward函数之前先运行一次eval方法:

model.eval()
with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs)

这样做能够保证即使是在测试集上应用预训练好的权重文件也不会触发上述提到的那种尺寸相关联的问题[^4]。

#### 改变输入张量形状
有时调整输入图像或其他特征图的高度宽度也可以解决问题。例如修改m.stride中的代码逻辑使得每次传递给网络的是具有合适空间分辨率的tensor而不是仅有一个像素点宽高的特殊情况[^2]:

m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in forward(torch.zeros(2, ch, s, s))])

这里通过创建一个更合理的dummy tensor作为输入来进行stride计算，避免了因过小的空间维度过早地触碰到底层框架内部实现细节所带来的限制条件。

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 512, 1, 1])

这个错误是由于在训练模型时，输入的数据维度不符合预期导致的。根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息，这个错误通常是由于在测试模型之前没有使用model.eval()函数来将模型设置为评估模式。在评估模式下，模型的权重不会被更新，从而避免了这个错误。所以解决办法是在测试模型之前加上model.eval()函数。

另外，根据引用\[3\]的信息，如果你的batch_size的值是大于1的，但仍然出现这个错误，可能是因为数据集的总数除以batch_size的值不能整除，而余下的数据只有一个。你可以在dataloader中将drop_last参数设置为True，这样dataloader就会舍去批次中多余的部分，从而解决这个问题。

综上所述，解决这个错误的方法是在测试模型之前使用model.eval()函数，并且如果需要，将dataloader中的drop_last参数设置为True。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1,](https://blog.csdn.net/weixin_47725177/article/details/128460187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 8,..](https://blog.csdn.net/ansheng1314/article/details/120528299)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]