在测试中,BN根据训练过程中计算的均值和方差,使用滑动平均去记录这些值。在测试的时候统一使用记录下来的滑动平均值,这一点可以从源码中看出来。所以在TensorFlow或者Pytorch中,BN的代码分别有is_training 和 self.training字段,就是为了区别使用行为的。 举个例子。 在训练过程的第t次迭代中,我们得到了均值u和方差si...
return out defDW_Conv3x3BNReLU(in_channels,out_channels,stride,groups=1): return nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_channels,out_channels=out_channels,kernel_size=3,stride=stride,padding=1,groups=groups,bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU6(inplace=True) ) model =Ghost...
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2)) #输入x经过卷积conv1之后,经过激活函数ReLU,使用2x2的窗口进行最大池化Max pooling,然后更新到x。 x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2) #输入x经过卷积conv2之后,经过激活函数ReLU,使用2x2的窗口进行最大池化Max pooling,然后更新到...
同时可以注意到,在fuse模块代码中还改变了模型模块的前向传播函数:m.forward = m.forward_fuse,这里是因为在Conv中是卷积+bn连续使用的,其作为整个模型的一个基础卷积模块,使用只需要改变其前向传播过程就可以融合卷积+BN层,在推理的时候可以加快速度。其代码如下: class Conv(nn.Module):# Standard convolutiondef...
19 (bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 20 ) 21 ) 22 (layer2): Sequential( 23 (0): BasicBlock( 24 (conv1): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3),stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) ...
同参数对比权重,代码如下 结果可见: conv21d,0层的weight是2d权重,1层是bn参数不用管,2层relu无参数,3层1d权重不用管 尝试替换,由于是把conv2d当预训练权重,在2d的weight前加一个 0. ,key的名字就对上离,tensor也只需再加一个【】增加维度即可: ...
3.tf.cond(is_training, bn_train, bn_inference) # 如果is_training为真,执行bn_train函数操作,如果为假,执行bn_inference操作 参数说明:is_training 为真和假,bn_train表示训练的normalize, bn_inference表示测试的normalize 4. tf.nn.atrous_conv2d(x, filters, dilated, padding) # 进行空洞卷积操作,用于...
BNTrainingReduceGrad+BNTrainingUpdateGrad 是内部的算子,满足条件的BN场景,我们会自动拆分成这两个算子的组合。 插入过多的TransData 就需要根据网络的结构具体分析下了。 张韦全 回复你的牌打得好 4年前 可以把入参分享下 我们确认下单算子是否有问题。
当核心交换机配置第二IP，汇聚交换机的通过trunk连接到核心交换机，并且配置的接口IP和第二IP一个网段，...
定义： tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 功能：将两个4维的向量input（样本数据矩阵）和filter（卷积核）做卷积运算，输出卷积后的矩阵 input的形状：[batch, in_height ,in_width, in_channels] batch: 样本的数量 ...