paddle.nn.BatchNorm1D(num_features, momentum=0.9, epsilon=1e-05, weight_attr=None, bias_attr=None, data_format='NCL', name=None): 该接口用于构建BatchNorm1D类的一个可调用对象,具体用法参照代码示例。可以处理2D或者3D的Tensor, 实现了批归一化层(Batch Normalization Layer)的功能,可用作卷积和全连...
(2048*self.infl_ratio, 2048*self.infl_ratio, bias_attr=True ) self.bn3 = paddle.nn.BatchNorm1D(2048*self.infl_ratio) self.fc4 = BinarizeLinear(2048*self.infl_ratio, 10, bias_attr=True ) self.act = Binary_act() def convert_weight(self): self.weight1 = paddle.Tensor(self.fc1....
# 这个ConvLayer类的初始化方法中, # 创建了一个nn.Conv1d对象downConv,一个nn.BatchNorm1d对象norm,一个nn.ELU对象activation和一个nn.MaxPool1d对象maxPool。 #在forward方法中,先将输入x进行转置,然后经过卷积层downConv、批归一化层norm、激活函数层activation和最大池化层maxPool的处理,最后将结果转置回去并...
paddle.nn.BatchNorm1D 一维Batch Normalization层 paddle.nn.BatchNorm2D 二维Batch Normalization层 paddle.nn.BatchNorm3D 三维Batch Normalization层 paddle.nn.GroupNorm Group Normalization层 paddle.nn.InstanceNorm1D 一维Instance Normalization层 paddle.nn.InstanceNorm2D ...
增加BatchNorm1D的大batch_size计算功能#43072 完善集合通信分布式训练API 完善fleet.init函数,增加log_level参数,方便用户查看运行过程中的日志#45909 新增paddle.distributed.fleet.recompute_sequential paddle.distributed.fleet.recompute_hybrid接口,方便用户使用recompute功能#45348 ...
nn.BatchNorm1D(num_features=out_channels), nn.LeakyReLU(.2), nn.Dropout(p=.2) ) def forward(self, x): return self.nn(x) class FallNet(nn.Layer): def __init__(self, in_channels=3, out_classes=5, hid=64, num=64):
[N, C] # 使用 BN 计算归一化后的输出 bn = nn.BatchNorm1D(num_features=3) # 参数为通道数 x = paddle.to_tensor(data) y = bn(x).numpy() # [N, C] print(f"BN 层的输出为:\n{y}\n其shape为: {y.shape}") # 验证 mean, var = calc_mean_and_var(y) print(f"BN 后的均值...
# BatchNorm加速训练 norm = paddle.nn.BatchNorm1D(units_list[i + 1]) self.mlp.append(norm) else: dense = paddle.nn.Linear(in_features=unit, out_features=units_list[i + 1], weight_attr=paddle.nn.initializer.Normal(std=1.0 / math.sqrt(unit))) ...
|Padding| Pad1D、Pad2D |Activation| Sigmod、Softmax、Tanh、LogSoftmax、ReLU... |Normlization| BatchNorm、GroupNorm、InstanceNorm、LayerNorm、SpectraNorm、SyncNorm |Recurrent NN| BiRNN、GRU、LSTM、RNN GRUCell、LSTMCell、RNNCell、SimpleRNN
第五部分是一个全连接加上一个BatchNorm1d层,用来对最后的特征进行linear transformation,输出维度是预设的lin_neurons值,这里取的是192(这个特征向量就是我们需要的 Embedding) 最后是AAM(Additive Angular Margin)-Softmax层,用来对输出进行分类,分类的个数是说话人的数量 ...