BatchNorm2D¶ paddle.nn.BatchNorm2D(num_features, momentum=0.9, epsilon=1e-05, weight_attr=None, bias_attr=None, data_format='NCHW', name=None): 该接口用于构建BatchNorm2D类的一个可调用对象,具体用法参照代码示例。可以处理4D的Tensor, 实现了批归一化层(Batch Normalization Layer)的功能,可用作...
classpaddle.nn.SyncBatchNorm(num_features,epsilon=1e-5,momentum=0.9,weight_attr=None,bias_attr=None,data_format='NCHW',name=None)[源代码]¶ 该接口用于构建SyncBatchNorm类的一个可调用对象,具体用法参照代码示例。实现了跨卡GPU同步的批归一化(Cross-GPU Synchronized Batch Normalization Layer)的功能,...
情况仍然相同,即CPU出NaN,GPU没问题。而去掉batch_norm后,CPU和GPU的结果便完全相同。 Contributor Author hutuxian commented Mar 1, 2019 提供一个可复现的自造的网络: import paddle.fluid as fluid import os import sys import numpy as np import paddle import random big_n =99 os.environ['CUDA_VISIB...
BatchNorm 这是批量归一化层,paddle中bn层的使用与其他框架不太一样,它需要提供前面tensor的通道数 有以下常用的参数 - num_channels 需要归一化的Tensor通道数目,不一致会报错 - act 应用激活函数,跟前面一样,通常都是在BN后接激活函数,这样写比较方便 - momentum 用于指数移动平均估算均值和方差,默认值是0.9 fr...
CPU上和GPU上的初始权重,读入数据等一致么,出Nan位置随机的话有没可能是一些不一致的随机量导致的 ...
return fluid.layers.batch_norm(input=tmp,act=act) def shortcut(input,ch_in,ch_out,stride): if ch_in!=ch_out: return conv_bn_layer(input,ch_out,1,stride,0,None) else: return input #残差块 def basicblock(input,ch_in,ch_out,stride): ...
double>, paddle::operators::BatchNormKernel<paddle::platform::CUDADeviceContext, paddle::platform::float16> >::operator()(char const*, char const*, int) const::{lambda(paddle::framework::ExecutionContext const&)#1}>::_M_invoke(std::_Any_data const&, paddle::framework::ExecutionContext con...
bn1=fluid.layers.batch_norm( input=conv_pool_2, act='leaky_relu', name='bn1', param_attr='bn1_w', bias_attr='bn1_b', moving_mean_name='bn1_m', moving_variance_name='bn1_v') fc1= fluid.layers.fc(#输出: N*1024input=bn1, size=1024, act=None, ...
x = self._batch_norm_2(x) x = self.conv3(x) x = self.pool3(x) x = fluid.layers.reshape(x, [x.shape[0], -1]) y = self.fc1(x) return y step3、训练网络&step4、评估网络 #绘制训练过程 def draw_train_process(title,iters,costs,accs,label_cost,lable_acc): ...
bn1 = fluid.layers.batch_norm(input=fc2, act='relu') fc2 = fluid.layers.dropout(x=bn1, dropout_prob=0.5) out = fluid.layers.fc(input=fc2, size=class_dim, act='softmax') return out 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...