使用模型时，batchsize为1，模型报错

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已于 2023-04-11 11:16:26 修改 · 2.8k 阅读

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#深度学习 #机器学习 #人工智能

于 2023-03-14 10:26:36 首次发布

在使用训练好的Pytorch模型进行单样本预测时，若模型包含BatchNorm层，会因batchsize为1引发错误。原因是BatchNorm需要至少两个样本进行统计。解决方案是将模型设置为评估模式（model.eval()），这会关闭BatchNorm的统计功能，允许单样本输入。

使用训练后模型，batchsize为1，模型报错

本文分享一个很新手向的问题。由于自己刚开始接触Pytorch，有些问题是第一次遇到，因此分享一下这次经验，作为一个笔记，同时也希望能帮助到有需要的伙伴。

在训练完自己的模型之后，然后就需要在算法中调用此模型。在某些场景下，需要求解的是一个测试例，也就是相当于batchsize的大小为1，此时将这样一个单独的数据喂给模型，会发现报如下错：

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training,
got input size torch.Size([1, 128, 1])

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YOLOv8模型网络结构更改后报错

**My Coding Family**

10-23

1339

Concat 尺寸不匹配是导致错误的主要原因。你需要逐层检查参与Concat操作的张量，并确保它们的形状一致。通过调试每层的输出形状，你可以清楚地看到哪些层之间存在尺寸不匹配，然后通过上采样或下采样使它们匹配。你可以根据上述建议调整你的网络结构，解决报错问题。如果有更多错误细节或调试输出，我可以帮助进一步分析。希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。

Python中深度学习模型报错的排查指南

shejizuopin的博客

05-04

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开发阶段使用小批量数据进行快速验证实现单元测试验证各层输出使用assert语句验证关键假设训练阶段从低学习率开始逐步增加监控梯度分布（使用直方图）定期保存检查点部署阶段使用ONNX/TensorRT优化推理性能实现模型版本控制建立完整的监控系统深度学习模型调试需要结合框架特性、数学原理和系统知识。分层验证：数据→模型结构→训练流程→推理部署可视化分析：利用TensorBoard/PyTorch Profiler分析性能瓶颈自动化测试：建立完整的CI/CD流程验证模型行为。

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batchsize参数

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Batch Size从小到大的变化对网络影响 1、没有Batch Size，梯度准确，只适用于小样本数据库 2、Batch Size=1，梯度变来变去，非常不准确，网络很难收敛。 3、Batch Size增大，梯度变准确， 4、Batch Size增大，梯度已经非常准确，再增加Batch Size也没有用 Batch Size设置合适时的优点： 1、通过并行化提高内存的利用率。就是尽量让你的GPU满载运行，提高训练速度。 2、单个epoch的迭代次数减少了，参数的调整也慢了，假如要达到相同的识别精度，需要

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GPU小，batchsize=1，训练无效果，该怎么解决？

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2021-03-26 07:03:48 [INFO] Starting to read file list from dataset... 2021-03-26 07:03:58 [INFO] 5316 samples in file ./alu/aluminum_inspection/train_list.txt creating index... index created! 2021-03-26 07:03:58 [INFO] Starting to read file.

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验证时Batch Size要设置成1？

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问题:batchnormal训练单个batch_size就会报错吗

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<think>嗯，用户的问题是关于使用OM模型推理时报错"outputsize is zero"的原因分析。这个错误看起来与模型输出层异常有关，需要系统性地排查几个关键环节。用户可能正在部署AI模型到昇腾硬件平台，遇到这个报错时模型推理流程完全中断了，这会让ta很着急。从技术深度来看，用户应该是有一定模型部署经验的开发者，但可能对昇腾平台的细节还不够熟悉。让我拆解可能的原因链。首先想到输入数据问题：如果预处理后的Tensor包含NaN或Inf，或者batch_size=0这种极端情况，会导致输出维度计算出错。比如图像输入时分辨率被误处理为0x0，或者文本输入时空序列被截断成长度0。这个需要检查数据预处理日志。然后是模型结构问题，特别是输出层定义。用户参考的引用[2]提到InstanceNorm转换的兼容性问题——如果原始模型有特殊算子，转OM时可能被替换成不兼容的实现。比如某些框架的Upsample层在转换后可能输出维度计算错误。需要核对模型转换时的warning日志。模型转换参数也值得深究。用户引用的资料提到"--input_shape参数错误"是常见原因。如果实际输入数据是224x224但转换时指定为0x0，或者动态维度设置错误，就会触发这个报错。另外output_size参数如果误设为0也需要检查。最后是硬件层面，虽然概率低但也不能排除。比如内存溢出导致输出缓冲区分配失败，或者芯片故障返回空指针。不过这类情况通常会有更明确的错误码伴随出现。针对排查步骤，建议用户优先用Netron可视化OM模型结构，重点检查输入输出节点维度。然后用ascend-dmi工具dump各层维度信息，如果能在某层突然看到维度归零，就能精确定位问题层。对于动态模型，可以尝试固定输入维度做测试性转换。用户可能还需要注意昇腾工具链的版本兼容性。比如ACL 3.3对动态shape的支持就和3.0不同，旧版转换的OM模型在新版推理时可能异常。这属于比较隐蔽的坑点。</think>在使用昇腾（Ascend）OM模型推理时遇到`outputsize is zero`错误，通常表明模型输出层的维度计算出现异常。以下是可能原因及排查方向： --- ### 一、输入数据问题 1. **输入张量尺寸错误** - 输入数据的形状（如 `batch_size, height, width`）与模型预期不符。 - **验证方法**：检查预处理代码，确保输入图像/数据的分辨率、通道数与模型要求一致（例如YOLOv8要求 `640x640`）。 - **典型场景**：输入图像为空或分辨率被误设为 `0x0`。 2. **输入数据异常值** - 输入包含 `NaN`（非数字）或 `Inf`（无穷大），导致计算中断。 - **排查**：在数据预处理后添加数值检查（如 `np.isnan()`）。 --- ### 二、模型转换问题（ONNX → OM） 1. **`--input_shape` 参数错误** - 使用ATC工具转换时，`--input_shape` 与实际输入维度不匹配。 - **示例**：若模型需动态输入（如 `-1,3,640,640`），但转换时指定了固定尺寸（如 `1,3,0,0`），会触发此错误[^1]。 - **解决**：确认转换命令中的 `input_shape` 与实际数据一致，动态模型需开启 `--input_format=NCHW --dynamic_batch_size` 等参数。 2. **算子兼容性问题** - 某些算子（如自定义层、特殊归一化层）在转换时未被正确处理。 - **典型问题**： - `InstanceNorm2d` 在转Caffe时可能因 `affine=True` 导致OM转换失败[^2]。 - 上采样层（如 `nn.Upsample`）输出尺寸计算错误。 - **排查**： 1. 使用 `netron` 可视化ONNX模型，检查输出层维度是否合理。 2. 查看ATC转换日志中的 **warning**（如 `Unsupported operator`）。 --- ### 三、模型结构问题 1. **输出层维度计算错误** - 模型结构中的数学计算（如步长、填充）导致输出尺寸为负数或零。 - **案例**：卷积层 `kernel_size=3, stride=2, input_size=1` 时，输出尺寸为 `(1-3)/2+1 = -1` → 触发错误。 - **验证**：用PyTorch/ONNX运行时输入样例数据，检查各层输出维度。 2. **动态维度未正确设置** - 模型支持动态输入（如可变分辨率），但推理时传入无效维度（如 `0`）。 - **解决**：在代码中硬编码最小尺寸限制（如 `max(640, actual_width)`）。 --- ### 四、环境与依赖问题 1. **ACL（Ascend Computing Language）版本不兼容** - OM模型需匹配特定版本的ACL库，版本冲突可能导致维度计算异常。 - **排查**：检查运行环境中的ACL版本是否与模型转换时一致。 2. **内存溢出** - 显存/内存不足导致中间结果分配失败，间接引发输出尺寸为0。 - **验证**：监控资源占用（如 `npu-smi`），尝试减小 `batch_size`。 --- ### 排查步骤总结 1. **检查输入数据**：确认形状、数值范围符合要求。 2. **验证模型转换参数**：重点核对 `--input_shape`、动态维度设置。 3. **逐层调试模型**： - 用ONNX Runtime运行相同输入，观察输出层维度。 - 使用 `ascend-dmi` 工具解析OM模型结构： ```bash ascend-dmi --model yolov8n.om --dump output ``` 4. **简化测试**：尝试固定输入尺寸（如 `1,3,640,640`）排除动态维度影响。 5. **查看日志**：收集ATC转换日志、推理引擎日志（如 `AscendCL` 错误码）。 > 若问题仍存，建议提供： > - **模型转换命令** > - **输入数据示例** > - **完整的错误堆栈** > 以便进一步定位算子或环境问题。 ---