net= layers.BatchNormalization(axis=-1, center=True, scale=True, trainable=True) out=net(x)print('forward in test mode:', net.variables) out= net(x, training=True)print('forward in train mode(1 step):', net.variables)foriinrange(100): out= net(x, training=True)print('forward in ...
批量规范化(Batch Normalization):批量规范化是一种在神经网络的隐藏层中使用的规范化方法。它通过对每个小批量数据进行规范化,将数据的均值调整为0,标准差调整为1,从而加速神经网络的训练过程。在Tensorflow中,可以使用tf.keras.layers.BatchNormalization层来实现批量规范化。
'''batch normalization层''' def __init__(self, epsilon=1e-5, momentum=0.9, name='batch_norm'): ''' 初始化 :param epsilon: 防零极小值 :param momentum: 滑动平均参数 :param name: 节点名称 ''' with tf.variable_scope(name): self.epsilon = epsilon self.momentum = momentum self.name...
如果,模型正确保存了全局变量GLOBAL_VARIABLES,那么预测阶段,即可加载已经训练有素的batch_normalzation相关的参数; 但是,除此之外,还要将training设为False,将均值和方差固定住。 x_norm = tf.layers.batch_normalization(x, training=False) # ... saver = tf.train.Saver(tf.global_variables()) saver.restore...
tensorflow中关于BN(Batch Normalization)的函数主要有两个,分别是: tf.nn.moments tf.nn.batch_normalization 关于这两个函数,官方API中有详细的说明,具体的细节可以点链接查看,关于BN的介绍可以参考这篇论文,我来说说自己的理解。 不得不吐槽一下,tensorflow的官方API很少给例子,太不人性化了,人家numpy做的就比ten...
函数介绍:计算batch normalization 参数介绍: x:输入的tensor,具有任意的维度 mean:输入tensor的均值 variance:输入tensor的方差 offset:偏置tensor,初始化为1 scale:比例tensor,初始化为0 variance_epsilon:一个接近于0的数,避免除以0 z = tf.constant([[1,1,1,1,1],[2,2,2,2,2]],dtype=tf.float32) ...
Batch-Normalization有三种定义格式,第一种格式是低级版本,需要先计算均值和方差。后面的两种是封装后的,可以直接使用,下面分别介绍: 1、tf.nn.batch_normalization 这个函数实现batch_normalization需要两步,分装程度较低,一般不使用 (1)tf.nn.moments(x, axes, name=None, keep_dims=False) mean, variance: ...
代码1 batch normalization bn_x = tf.layers.batch_normalization(x, training=train_mode) # train_...
6.keras.layers.BatchNormalization是BN算法的Keras实现,这个函数在后端会调用Tensorflow中的tf.nn.batch_normalization函数。 函数1tf.nn.batch_normalization的使用 先上一个简单的例子,方便理解tf.nn.moments()和tf.nn.batch_normalization()的使用。 tf.nn.moments()返回计算得到的均值和方差tensor, ...
对了,moments函数的计算结果一般作为batch_normalization的部分输入!这就是两个函数的关系,下面展开介绍! 一、tf.nn.moments函数 官方的输入定义如下: defmoments(x,axes,name=None,keep_dims=False) 解释如下: x 可以理解为我们输出的数据,形如 [batchsize, height, width, kernels] ...