pytorch方法測試詳解——歸一化(BatchNorm2d)
更新時間：2020年01月15日 15:54:34 作者：tmk_01
今天小編就為大家分享一篇pytorch方法測試詳解——歸一化(BatchNorm2d)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
測試代碼：
import torch
import torch.nn as nn
m = nn.BatchNorm2d(2,affine=True) #權(quán)重w和偏重將被使用
input = torch.randn(1,2,3,4)
output = m(input)
print("輸入圖片：")
print(input)
print("歸一化權(quán)重：")
print(m.weight)
print("歸一化的偏重：")
print(m.bias)
print("歸一化的輸出：")
print(output)
print("輸出的尺度：")
print(output.size())
# i = torch.randn(1,1,2)
print("輸入的第一個維度：")
print(input[0][0])
firstDimenMean = torch.Tensor.mean(input[0][0])
firstDimenVar= torch.Tensor.var(input[0][0],False) #Bessel's Correction貝塞爾校正不會被使用
print(m.eps)
print("輸入的第一個維度平均值：")
print(firstDimenMean)
print("輸入的第一個維度方差：")
print(firstDimenVar)
bacthnormone = \
((input[0][0][0][0] - firstDimenMean)/(torch.pow(firstDimenVar+m.eps,0.5) ))\
* m.weight[0] + m.bias[0]
print(bacthnormone)
輸出為：
輸入圖片：
tensor([[[[-2.4308, -1.0281, -1.1322, 0.9819],
[-0.4069, 0.7973, 1.6296, 1.6797],
[ 0.2802, -0.8285, 2.0101, 0.1286]],
[[-0.5740, 0.1970, -0.7209, -0.7231],
[-0.1489, 0.4993, 0.4159, 1.4238],
[ 0.0334, -0.6333, 0.1308, -0.2180]]]])
歸一化權(quán)重：
Parameter containing: tensor([ 0.5653, 0.0322])
歸一化的偏重：
Parameter containing: tensor([ 0., 0.])
歸一化的輸出：
tensor([[[[-1.1237, -0.5106, -0.5561, 0.3679],
[-0.2391, 0.2873, 0.6510, 0.6729],
[ 0.0612, -0.4233, 0.8173, -0.0050]],
[[-0.0293, 0.0120, -0.0372, -0.0373],
[-0.0066, 0.0282, 0.0237, 0.0777],
[ 0.0032, -0.0325, 0.0084, -0.0103]]]])
輸出的尺度：
torch.Size([1, 2, 3, 4])
輸入的第一個維度：
tensor([[-2.4308, -1.0281, -1.1322, 0.9819],
[-0.4069, 0.7973, 1.6296, 1.6797],
[ 0.2802, -0.8285, 2.0101, 0.1286]])
1e-05
輸入的第一個維度平均值：
tensor(0.1401)
輸入的第一個維度方差：
tensor(1.6730) tensor(-1.1237)
結(jié)論：
輸出的計算公式如下
注意torch中方差實現(xiàn)的方法是沒有使用Bessel's correction 貝塞爾校正的方差，所以在自己寫的方差中不要用錯了。（貝塞爾校正，即樣本方差和總體方差之間區(qū)別和校正。）
以上這篇pytorch方法測試詳解——歸一化(BatchNorm2d)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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