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)#
torch.nn.BatchNorm2d 是一种强大的技术，能够有效提升卷积神经网络的训练效率和性能。通过对每一层输出进行标准化，它有助于加速模型收敛、改善训练稳定性，并提高最终模型的泛化能力。尽管存在一些计算开销和对小批量数据的敏感性问题，但通过合理的实践和调整，可以充分发挥其优势，为深度学习模型带来显著的改进。
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, device=None, dtype=None) 参...
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...
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 可以理解为均值,它们两个一般是可学习的。可以发现, γ 和β 是...
01 批归一化(Batch Normalization) 批归一化由谷歌的Sergey Ioffe和Christian Szegedy于2015年在论文“Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift”中提出。 (1)技术背景:深度神经网络的训练十分复杂,因为在训练过程中随着前一层网络参数的变化,下一层网络的输入分布也...
import torch.nn.functional as F import sys import d2lzh_pytorch as d2l device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') def batch_norm(is_training, X, gamma, beta, moving_mean, moving_var, eps, momentum): ...
我们知道在分布式数据并行多卡训练的时候,BatchNorm 的计算过程(统计均值和方差)在进程之间是独立的,也就是每个进程只能看到本地 GlobalBatchSize / NumGpu 大小的数据。 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...
nn.functional as F x = torch.rand(1, 16, 28, 28) # 这里是28*28的数据 layer = nn.BatchNorm2d(16) # 二维直接使用.BatchNorm2d # 因为Batch Norm的参数直接是由channel数量得来的, # 因此这里直接给定了channel的数量为16,后续会输出16个channel的统计信息 out = layer(x) # 进行前向计算 print...
标题: PyTorch中的BatchNorm深度学习领域中，Batch Normalization（批归一化，以下简称BN）是一种重要的技术，用于加速神经网络的训练并提高模型的性能。在PyTorch中，BN层是一个常见的组件，本文将深入探讨PyTorch中的BN，包括它的作用、计算方式、参数数量、验证与测试阶段的使用、节点和对卷积层的影响。1、作用BN的...