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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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。

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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。 ---