ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 256, 1, 1])

[war0927]

我采用你的方法进行特征融合，
nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
nn.Conv2d(channels, inter_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm2d(inter_channels),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(inter_channels, channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm2d(channels),
第一行将自适应池化的输出按照原文设为1时会报错ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 256, 1, 1])，请问有解决办法吗。

[Xj1567589354]

这种维度不匹配的问题就不要问了咯，对齐维度不就好了，这种低级错误

[liyiersan]

batch size设置为1，使用BN层没有意义，把Batch size改为大于1即可。