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pytorch中batch normalize的使用示例

發(fā)布時(shí)間：2021-06-25 15:57:01 來源：億速云 閱讀：173 作者：小新 欄目：開發(fā)技術(shù)

這篇文章主要為大家展示了“pytorch中batch normalize的使用示例”，內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“pytorch中batch normalize的使用示例”這篇文章吧。

torch.nn.BatchNorm1d()

1、BatchNorm1d(num_features, eps = 1e-05, momentum=0.1, affine=True)

對(duì)于2d或3d輸入進(jìn)行BN。在訓(xùn)練時(shí)，該層計(jì)算每次輸入的均值和方差，并進(jìn)行平行移動(dòng)。移動(dòng)平均默認(rèn)的動(dòng)量為0.1。在驗(yàn)證時(shí)，訓(xùn)練求得的均值/方差將用于標(biāo)準(zhǔn)化驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

num_features:表示輸入的特征數(shù)。該期望輸入的大小為'batch_size x num_features [x width]'

Shape： - 輸入：（N, C）或者(N, C, L) - 輸出：（N, C）或者（N，C，L）（輸入輸出相同）

2、BatchNorm2d(同上)

對(duì)3d數(shù)據(jù)組成的4d輸入進(jìn)行BN。

num_features： 來自期望輸入的特征數(shù)，該期望輸入的大小為'batch_size x num_features x height x width'

Shape： - 輸入：（N, C，H, W) - 輸出：（N, C, H, W）（輸入輸出相同）

3、BatchNorm3d(同上)

對(duì)4d數(shù)據(jù)組成的5d輸入進(jìn)行BN。

以上是“pytorch中batch normalize的使用示例”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！

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