[6, 7, 8]], dtype=torch.float)print(x)print(x.shape)#x的形状为(3,3)m = nn.BatchNorm1d(3)#num_features的值必须为形状的最后一数3 (必须是:二维其中的第二维度,三维中的第二维度)y =m(x)print(y)#输出的结果是tensor([[0., 1., 2.], [3., 4., 5.], [6.,
torch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-5,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True,device=None,dtype=None) 具体参数的使用这里就不啰嗦了,紧接着 Applies Batch Normalization over a 2D or 3D input as described in the paper Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reduci...
torch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True) num_features 输入维度是(N, C, L)时,num_features应该取C;这里N是batch size,C是数据的channel,L是数据长度。 输入维度是(N, L)时,num_features应该取L;这里N是batch size,L是数据长度,这时可以认为每...
>>># With Learnable Parameters>>> m = nn.BatchNorm1d(100)#num_features指的是randn(20, 100)中(N, C)的第二维C>>># Without Learnable Parameters>>> m = nn.BatchNorm1d(100, affine=False) >>>input= autograd.Variable(torch.randn(20,100))#输入Shape:(N, C)>>> output = m(input)#...
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指定是否是训练状态,训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的,比如BN层或者Dropout层。通常...
1 BatchNorm torch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)torch.nn.BatchNorm3d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats...
BatchNorm2d: 四维数据:输入数据为(N,C,H,W),构建N个三维立方体,BatchNorm2d相当于在每个三维立方体上取竖截面,将每个竖截面的数据一起作规则化。 1.二维数组中BatchNorm1d()的计算 import torch from torch import nn a = torch.rand(4, 3) print(a) b = a[:, 0].clone().unsqueeze(0) # unsque...
torch.nn.BatchNorm1d是PyTorch中的一个类,用于在神经网络的每个mini-batch上对1D输入数据进行归一化。它可以应用于任何1D数据,例如时间序列数据或文本数据的embedding表示。 BatchNorm1d的主要作用有: •加速网络的训练收敛速度:由于BN可以减少内部协变量偏移,使得网络更容易学习到有效的特征表示,从而加速训练的收敛速...
使用torch.randint()生成随机标签。 TensorDataset用于将数据和标签结合在一起。 random_split函数用于将数据集分为训练集和测试集。 步骤2:创建模型并添加 BatchNorm1d 接下来,我们创建一个简单的神经网络,并在其中添加BatchNorm1d层。 importtorch.nnasnnclassSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN...
(1024) self.linear2 = torch.nn.Linear(1024, 7 * 7 * 128) # [1024,6272] self.relu2 = torch.nn.ReLU(True) self.batchnorm1d_2 = torch.nn.BatchNorm1d(7 * 7 * 128) self.ConvTranspose2d = nn.ConvTranspose2d(128, 64, 4, 2, padding=1) def forward(self, x): x = self....