pytorch的batch normalize使用詳解
torch.nn.BatchNorm1d()
1、BatchNorm1d(num_features, eps = 1e-05, momentum=0.1, affine=True)
對于2d或3d輸入進行BN。在訓練時，該層計算每次輸入的均值和方差，并進行平行移動。移動平均默認的動量為0.1。在驗證時，訓練求得的均值/方差將用于標準化驗證數(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3d數(shù)據(jù)組成的4d輸入進行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4d數(shù)據(jù)組成的5d輸入進行BN。
以上這篇pytorch的batch normalize使用詳解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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