训练时用来统计训练时的forward过的min-batch数目,每经过一个min-batch, track_running_stats+=1 如果没有指定momentum, 则使用1/num_batches_tracked 作为因数来计算均值和方差(running mean and variance).
本身num_batches_tracked这种设计我觉得是非常好的,比原来固定momentum要好得多。 但pytorch的代码里似乎有一点点问题 如果init不指定动量参数为None,就会导致num_batches_tracked没啥用了。。也就是这个设计直接被momentum替代了 所以想要这个设计,必须手动指定momentum为None才行。
总结一下,running_mean、running_var和num_batches_tracked在PyTorch神经网络中的作用如下: running_mean:跟踪特征的运行均值,用于标准化输入数据。 running_var:跟踪特征的运行方差,用于标准化输入数据。 num_batches_tracked:记录已处理的小批量数量,用于控制统计量的更新方式。 3. 联邦学习处理 在使用联邦学习的FedAvg...
经过研究发现,在pytorch 0.4.1及后面的版本里,BatchNorm层新增了num_batches_tracked参数,用来统计训练时的forward过的batch数目,源码如下(pytorch0.4.1): if self.training and self.track_running_stats: self.num_batches_tracked += 1 if self.momentum is None: # use cumulative moving average exponential_a...
因此,我们可以知道该错误是由于训练和测试所用的pytorch版本(0.4.1版本前后的差异)不一致引起的。具体的解决方案是:如果是模型参数(Orderdict格式,很容易修改)里少了num_batches_tracked变量,就加上去,如果是多了就删掉。偷懒的做法是将load_state_dict的strict参数置为False,...
pytorch0.4.0加载pytorch0.4.1模型 使用pytorch0.4.1训练的模型会有 num_batches_tracked结尾的参数，事实上这些参数记录的信息一般情况模型并不需要。pytorch0.4.0加载模型的时候 不会识别num_batches_tracked结尾的名字 故需要将0.4.1的模型参数中num_batches_tracked结尾的参数删除。例如0.4.1模型得到一个...
num_batches_tracked,训练阶段的batch的数目,如果没有指定momentum,则用它来计算running_mean和running_var。一般momentum默认值为0.1,所以这个属性暂时没用。 weight和bias这两个参数需要训练,而running_mean、running_val和num_batches_tracked不需要训练,它们只是训练阶段的统计值。
self.register_parameter('num_batches_tracked', None) self.reset_parameters() 在Pytorch中使用 Pytorch中的BatchNorm的API主要有: torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的,都有一个属性trainning...
if self.num_batches_tracked is not None: # type: ignore self.num_batches_tracked = self.num_batches_tracked + 1 # type: ignore if self.momentum is None: # use cumulative moving average exponential_average_factor = 1.0 / float(self.num_batches_tracked) ...
():module_output.weight =module.weightmodule_output.bias =module.biasmodule_output.running_mean =module.running_meanmodule_output.running_var =module.running_varmodule_output.num_batches_tracked =module.num_batches_trackedforname, child inmodule.named_...