torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 此函数的作用是对输入的每个batch数据做归一化处理,目的是数据合理分布,加速计算过程,函数为: num_features:为输入的数据的通道数, eps:使分母不为零,保持数据的稳定 momentum:用于在训练时对均值和方差的...
track_running_stats (bool) : 是否跟踪训练期间的移动平均和移动方差 weight (torch.Tensor) : 权重参数,如果 affine=True bias (torch.Tensor) : 偏置参数,如果 affine=True 下面是torch.nn.BatchNorm1d的使用示例: import torch import torch.nn as nn # input tensor of size (batch_size, num_features)...
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 asdescribedin the paperBatch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing ...
torch.nn.BatchNorm1d/2d/3d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None) 1. 对2D、3D/4D/5D输入做BN 2. num_features 对应NCHW中的C,计算公式中的gama和beta的shape=[C] torch.nn.InstanceNorm1d/2d/3d(num_features, eps=1e-05, ...
一、BatchNorm1d 对2D 或 3D 输入(具有可选附加通道维度的小批量 1D 输入)应用批量归一化。归一化的公式为: \[y = \frac{x - \mathrm{E}[x]}{\sqrt{\mathrm{Var}[x] + \epsilon}} * \gamma + \beta \] 这里的\(x\)是张量的一个元素,\(\gamma\)和\(\beta\)分别是标准化处理后的数据放缩...
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 Redu...
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 paperBatch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reduci...
因此,将track_running_stats设置为False后,BatchNormalization层将被视为处于训练模式,如Onnx图所示。我已经直接在图中删除了批处理规范化层中引用mean和var的未使用的输出,然后手动将层设置为eval模式(training_mode = 0)。您必须删除未使用的输出,而不仅仅是将training_mode属性设置为0,否则检查将无法通过。
因此,将track_running_stats设置为False后,BatchNormalization层将被视为处于训练模式,如Onnx图所示。我已经直接在图中删除了批处理规范化层中引用mean和var的未使用的输出,然后手动将层设置为eval模式(training_mode = 0)。您必须删除未使用的输出,而不仅仅是将training_mode属性设置为0,否则检查将无法通过。
sync_bn = torch.nn.SyncBatchNorm(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True,track_running_stats=True) 将已有网络的所有BN层改为同步BN层 def convertBNtoSyncBN(module, process_group=None):'''Recursively replace all BN layers to SyncBN layer. ...