track_running_stats 默认为 True,是否统计 running_mean,running_var running_mean 训练时统计输入的 mean,之后用于 inference running_var 训练时统计输入的 var,之后用于 inference momentum 默认0.1,更新 running_mean,running_var 时的动量 num_batches_tracked PyTorch 0.4 后新加入,当 momentum 设置为 None 时...
model.train() + track_running_stats = False:running_mean和running_var不会跟踪不同batch进行数据统计;但自身训练阶段依然用batch内的数据得到的mean和var进行归一化; model.eval() + track_running_stats = True: 推理阶段的通用设置,只要设置为eval形式,就表示推理阶段,running_mean和running_var就被锁定了,...
Note: track_running_stats和self.training有四种可能的组合。 training=True, track_running_stats=True, 这是常见的训练时期待的行为,running_mean和running_var会跟踪不同batch数据的均值和方差,但是仍然用每个batch的均值和方差做归一化。 training=True, track_running_stats=False, 这时候running_mean和running_va...
且此时self.training==True,并且self.track_running_stats==False,所以送入F.batch_norm的self.running_mean&self.running_var两个参数都是 None。 也就是说,此时和直接在初始化中设置**track_running_stats==False**...
从PyTorch 0.4.1开始, BN层中新增加了一个参数 track_running_stats, BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False, track_running_stats=True) 这个参数的作用如下: 训练时用来统计训练时的forward过的min-batch数目,每经过一个min-batch, track_running_stats+=1 ...
track_running_stats 由于BN 的前向传播中涉及到了该属性,所以实例属性的修改会影响最终的计算过程。 class _NormBase(Module):"""Common base of _InstanceNorm and _BatchNorm"""_version =2__constants__ = ['track_running_stats','momentum','eps','num_features','affine'] ...
而对于LN,其和都是维度等于 normalized_shape 的矩阵。 最后,BN 和 IN 可以设置参数:momentum和track_running_stats来获得在整体数据上更准确的均值和标准差。LN 和 GN 只能计算当前 batch 内数据的真实均值和标准差。 欢迎扫码关注:
bn = nn.BatchNorm2d(num_features=c, eps=0, affine=False, track_running_stats=False) official_bn = bn(x) return official_bn def torch_bn_our(x): c = x.shape[1] mu = x.mean(dim=[0, 2, 3]).view(1, c, 1, 1) std = x.std(dim=[0, 2, 3], unbiased=False).view(1,...
track_running_stats 由于BN 的前向传播中涉及到了该属性,所以实例属性的修改会影响最终的计算过程。 class_NormBase(Module):"""Common base of _InstanceNorm and _BatchNorm"""_version=2__constants__=['track_running_stats','momentum','eps','num_features','affine']num_features:inteps:floatmomentum...
而对于 LN,其γ和β 都是维度等于 normalized_shape 的矩阵。 最后,BN 和 IN 可以设置参数:momentum和track_running_stats来获得在整体数据上更准确的均值和标准差。LN 和 GN 只能计算当前 batch 内数据的真实均值和标准差。