在一维张量上使用PyTorch的{{1}}会产生错误：
RuntimeError：running_mean应该包含1个元素，而不是2304
关于什么可能有问题的任何建议？
我的代码：
BatchNorm1D答案 0 :(得分：0)
您应该使用2D张量作为输入，因为BatchNorm1d适用于迷你批处理：
在2D或3D输入上应用批处理归一化（1D输入的微型批处理，具有可选的附加通道尺寸）... More
您可以尝试torch.unsqueeze来固定输入尺寸。 More
答案 1 :(得分：0)
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.BatchNorm1d
参数说明
num_features –来自大小为（N，C，L）的预期输入的C或大小为（N，L）的输入的L 我认为C表示通道，L表示数据长度，N表示批量大小。因此，如果您输入的形状是（N，C，L），也许C是1或3，则可以使用
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nn.BatchNorm1d(1)
···
要进行测试，您可以使用以下代码：
m = nn.BatchNorm1d(1)
d = torch.randn(4, 1, 8)
output = m(d)