python tensorflow 有没有现有的actnorm层
时间: 2023-06-29 09:03:37 浏览: 37
TensorFlow中没有现成的ActNorm层,但是您可以通过自定义层来实现它。以下是一个简单的示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer
class ActNorm(Layer):
def __init__(self, **kwargs):
super(ActNorm, self).__init__(**kwargs)
def build(self, input_shape):
self.alpha = self.add_weight(name='alpha',
shape=input_shape[-1:],
initializer='ones',
trainable=True)
self.bias = self.add_weight(name='bias',
shape=input_shape[-1:],
initializer='zeros',
trainable=True)
self.initialized = False
def call(self, inputs):
if not self.initialized:
mean = tf.reduce_mean(inputs, axis=[0, 1, 2], keepdims=True)
var = tf.reduce_mean(tf.square(inputs - mean), axis=[0, 1, 2], keepdims=True)
std = tf.sqrt(var + 1e-6)
self.alpha.assign(1.0 / std)
self.bias.assign(-1.0 * mean / std)
self.initialized = True
return inputs * self.alpha + self.bias
```
在这个实现中,`build` 方法用于创建两个可训练的变量( `alpha` 和 `bias` ),并且在第一次前向传播时计算并存储一些统计信息(均值和标准差)。在之后的前向传播中,我们使用 `alpha` 和 `bias` 对输入进行缩放和平移,以实现ActNorm。