importtorchimporttorch.nnasnn# 设置随机种子,保证结果可复现torch.manual_seed(1107)# 创建一个 4D 张量,形状为 (2, 3, 4, 4)x = torch.rand(2,3,4,4)# 实例化 BatchNorm2d,通道数为 3,momentum 设置为 1m = nn.BatchNorm2d(3, momentum=1)y = m(x)#
BN,LN,IN,GN从学术化上解释差异:BatchNorm:batch方向做归一化,算NHW的均值,对小batchsize效果不好;BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感,由于每次计算均值和方差是在一个batch上,所以如果batchsize太小,则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布LayerNorm:channel方向做归一化,算CHW的均值,主要对RNN作用明显;Inst...
对于一般的视觉任务比如分类,分布式训练的时候,单卡的 batch size 也足够大了,所以不需要在计算过程中同步 batchnorm 的统计量,因为同步也会让训练效率下降。 但是对于一些模型占用显存很大,导致可以上的 batch size 很小这类任务来说,分布式训练的时候就需要用 SyncBatchNorm 来使得统计量更加的准确。 SyncBatchNorm...
Conv -> BatchNorm -> ReLU -> Conv -> BatchNorm -> ReLU -> MaxPool -> Conv -> BatchNorm -> ReLU -> Conv -> BatchNorm -> ReLU -> Linear。 卷积层 卷积层是 CNN 的主要层,可帮助我们检测图像中的特征。 每个层都有多个通道来检测图像中的特定特征,还有多个内核来定义检测到的特征的大小。
Pytorch中的nn.BatchNorm2d()函数的解释 4.代码示例: 1.简介 机器学习中,进行模型训练之前,需对数据做归一化处理,使其分布一致。在深度神经网络训练过程中,通常一次训练是一个batch,而非全体数据。每个batch具有不同的分布产生了internal covarivate shift问题——在训练过程中,数据分布会发生变化,对下一层网络的...
一、BatchNorm(批标准化): BatchNorm一共有三个函数分别是BatchNorm1d,BatchNorm2d,BatchNorm3d,她们的输入的tensor的维度是不一样的,以及参数的定义也是不一样的,我们一个一个的说。 BatchNorm1d: torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, de...
torch.nn.BatchNorm2d 是 PyTorch 提供的一个用于2D卷积层的批量归一化模块。它通过标准化每个小批量数据的均值和方差来稳定和加速训练过程。批量归一化可以缓解梯度消失或爆炸的问题，从而使得训练更加稳定和高效。语法结构 torch.nn.BatchNorm2d 的基本语法结构如下：num_features: 输入的通道数，即卷积层的输出通道...
LayerNorm(2016年) InstanceNorm(2017年) GroupNorm(2018年) BatchNorm2D[1] 公式: y=x−E[x]Var[x]+ϵ∗γ+β 其中前一项是归一化过程。分母中的 ϵ 是一个非常小的数,作用是防止数值计算不稳定。 γ 和β 是仿射参数,将归一化后的数据再次放缩得到新的数据, γ 可以理解为标准差, β 可以...
注释:我们的模型包含了两个全连接层和一个Batch Normalization层。在forward方法中,模型会接收输入并经过处理。 步骤4:添加Batch Normalization 在定义模型时,我们已经添加了nn.BatchNorm1d(128),这就是Batch Normalization层。 步骤5:训练模型 现在,我们将开始训练模型: ...
def batch_norm(is_training, X, gamma, beta, moving_mean, moving_var, eps, momentum): # 判断当前模式是训练模式还是预测模式 if not is_training: # 如果是在预测模式下,直接使用传入的移动平均所得的均值和方差 X_hat = (X - moving_mean) / torch.sqrt(moving_var + eps) ...