训练时每个通道需要1个以上的值，获得输入大小torch.Size([1，xx])

训练时每个通道需要1个以上的值，获得输入大小torch.Size([1，xx])。

在深度学习中，通道（channel）是指在卷积神经网络（CNN）中的特征图（feature map）的维度。每个通道包含了一组特定的特征，用于捕捉输入数据的不同方面。

对于给定的输入数据，其大小为torch.Size([1，xx])，其中1表示批次大小（batch size），xx表示特征图的大小。这意味着输入数据只有一个样本，并且特征图的大小为xx。

在训练过程中，每个通道需要至少一个值来进行计算。这是因为卷积操作需要在每个通道上进行滤波操作，从而提取特征。如果某个通道没有任何值，那么在该通道上的计算将无法进行。

对于给定的输入大小torch.Size([1，xx])，如果要进行训练，至少需要为每个通道提供一个以上的值。这样才能确保每个通道都有足够的信息来进行特征提取和模型训练。

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