nn.BatchNorm2d用法

时间: 2024-09-11 21:09:59 浏览: 48
`nn.BatchNorm2d`是PyTorch库中的一个层，用于实现二维特征图（如图像）上的批量归一化。其主要作用是规范化每个通道的数据分布，以加速网络训练并改善收敛性能。以下是它的基本用法： 1. 参数解读[^1]: - `num_features`: 输入特征的数量，对于卷积神经网络中的每个卷积层，这通常对应于卷积后的通道数。 - `eps`: 一个小数值，防止除以零的情况发生，通常设置为1e-5。 - `momentum`: 动态均值和方差计算的动量，用来平滑统计信息，一般取0.1。 - `affine`: 是否学习可学习的缩放和平移因子，默认为True，如果设为False，则不学习这些参数。 - `track_running_stats`: 是否跟踪长期运行的平均值和方差，可以节省内存但可能影响模型的迁移性。 - `device` 和 `dtype`: 分别指定张量设备和数据类型。 2. 示例[^2]: ```python import torch from torch.nn import nn # 创建带可学习参数的BN层 m = nn.BatchNorm2d(100) # 创建无可学习参数的BN层（仅做规范化） m_without_params = nn.BatchNorm2d(100, affine=False) # 假设我们有一个输入数据 input_data = torch.randn(20, 100, 35, 45) # 应用BN层到输入上 output = m(input_data) ``` 使用时，先创建`nn.BatchNorm2d`对象，然后通过调用其`forward()`方法对输入数据进行归一化处理。注意，如果你希望BN层在整个训练过程中保持不变，可以设置`affine=False`来固定其转换参数。
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nn.BatchNorm2d()

你可以在、和中找到更多关于nn.BatchNorm2d()函数的详细解释和用法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [详细解读nn.BatchNorm2d——...

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torch.nn.BatchNorm2d()是用于卷积神经网络中的批量归一化操作。它可以将每个特征通道（feature map）的均值和方差归一化，以使其具有相同的尺度，从而加速网络的训练和提高精度。 该函数的参数如下： - num_...

定义ResNet18模型 class ResNet18(nn.Module): def init(self): super(ResNet18, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64) ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), ) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), ) self.layer4 = nn.Sequential( nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(512), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.layer1(x) + x x = self.layer2(x) + x x = self.layer3(x) + x x = self.layer4(x) + x x = self.avgpool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x

self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(in...

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self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1) ...

请解释这段代码self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)

这段代码是在PyTorch框架下定义一个卷积神经网络的模块时使用的，其中self.bn1是表示该模块的一个Batch Normalization层，nn.BatchNorm2d(64)的参数64表示该层的输入通道数。Batch Normalization作为一种优化神经...

将以下代码改成残差卷积网络class EmbeddingOmniglot(nn.Module): ''' In this network the input image is supposed to be 28x28 ''' def __init__(self, args, emb_size): super(EmbeddingOmniglot, self).__init__() self.emb_size = emb_size self.nef = 64 self.args = args # input is 1 x 28 x 28 self.conv1 = nn.Conv2d(1, self.nef, 3, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (nef) x 14 x 14 self.conv2 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (1.5*ndf) x 7 x 7 self.conv3 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (2*ndf) x 5 x 5 self.conv4 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, bias=False) self.bn4 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (2*ndf) x 3 x 3 self.fc_last = nn.Linear(3 * 3 * self.nef, self.emb_size, bias=False) self.bn_last = nn.BatchNorm1d(self.emb_size) def forward(self, inputs): e1 = F.max_pool2d(self.bn1(self.conv1(inputs)), 2) x = F.leaky_relu(e1, 0.1, inplace=True) e2 = F.max_pool2d(self.bn2(self.conv2(x)), 2) x = F.leaky_relu(e2, 0.1, inplace=True) e3 = self.bn3(self.conv3(x)) x = F.leaky_relu(e3, 0.1, inplace=True) e4 = self.bn4(self.conv4(x)) x = F.leaky_relu(e4, 0.1, inplace=True) x = x.view(-1, 3 * 3 * self.nef) output = F.leaky_relu(self.bn_last(self.fc_last(x))) return [e1, e2, e3, output]

self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace...

解释一下self.conv1=nn.Conv2d(inplanes,planes,kernel_size=1,stride=stride,bias=False) self.bn1=nn.BatchNorm2d(planes)

而self.bn1是一个二维批量归一化层，使用了nn.BatchNorm2d类进行初始化，其参数为输出通道数planes。这两个属性被定义在类的初始化方法中，表示它们是该类的实例属性，在实例化该类时，会自动创建这两个属性。

class Residual(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c): super(Residual,self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(out_c), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels = out_c,out_channels = out_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(out_c), nn.ReLU(), ) self.botneck = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2,stride = 2) def forward(self,x): x_prim = x x = self.conv(x) x = self.botneck(x_prim) + x x = self.pool(x) return x 用tensorflow定义

使用layers.Conv2D()代替了nn.Conv2d()，使用layers.BatchNormalization()代替了nn.BatchNorm2d()，使用layers.ReLU()代替了nn.ReLU()。同时，我使用了layers.MaxPooling2D()代替了nn.MaxPool2d()。最后，在call()...

class RestNetDownBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride): super(RestNetDownBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride[0], padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride[1], padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.extra = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride[0], padding=0), nn.BatchNorm2d(out_channels) ) def forward(self, x): extra_x = self.extra(x) output = self.conv1(x) out = F.relu(self.bn1(output)) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) return F.relu(extra_x + out) ———————————————— 逐行解释以上代码

self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride[1], padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.extra = nn....

self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes, eps=0.001, momentum=0.01)

这段代码是 PyTorch 中使用的 Batch Normalization（批量归一化）层。它是对输入数据进行归一化的一种方法，可以加速网络的训练，并提高模型的泛化性能。在这里，它被应用于卷积层的输出数据上，其中 planes 是...

逐行解释class PatchEmbed(nn.Module): """ Patch embedding block based on: "Hatamizadeh et al., FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention """ def __init__(self, in_chans=3, in_dim=64, dim=96): """ Args: in_chans: number of input channels. dim: feature size dimension. """ super().__init__() self.proj = nn.Identity() self.conv_down = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chans, in_dim, 3, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(in_dim, eps=1e-4), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_dim, dim, 3, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-4), nn.ReLU() ) def forward(self, x): x = self.proj(x) x = self.conv_down(x) return x

首先，self.proj是一个nn.Identity()模块，它不对输入进行任何变换，仅用于保持输入维度的一致性。然后，self.conv_down是一个包含多个卷积层和标准化层的序列。它首先使用一个3x3的卷积层将输入图像的通道数...

class Convx2(nn.Module): def __init__(self, c_in, c_out, bn, padding_mode='zeros'): super().__init__() conv_args = dict(padding=1, padding_mode=padding_mode, bias=not bn) self.conv1 = nn.Conv2d(c_in, c_out, 3, **conv_args) self.conv2 = nn.Conv2d(c_out, c_out, 3, **conv_args) if bn: self.bn1 = nn.BatchNorm2d(c_out) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(c_out) else: self.bn1 = Identity() self.bn2 = Identity() self.relu = nn.ReLU(inplace=True)是什么意思

如果使用批归一化，则创建 nn.BatchNorm2d 层，并且参数 c_out 控制了通道数；否则，创建一个自定义的恒等映射层 Identity。 6. 创建一个 nn.ReLU(inplace=True) 层，用于激活函数的应用。 7. 在 forward...

for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.ConvTranspose2d): kaiming_normal_(m.weight, 0.1) if m.bias is not None: constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): constant_(m.weight, 1) constant_(m.bias, 0)

在这个方法中，使用了一个循环遍历型的所有子模块（包括卷积层、转置卷积层和批量归一化层）。 对于卷积层和转置卷积层，使用了kaiming_normal_函数来初始化权重，将权重的标准差设置为0.1。如果存在偏置项，将偏置...

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Argspect-0.0.1版本Python包发布与使用说明

资源摘要信息: "Argspect-0.0.1-py36-none-any.whl.zip" 从给定的文件信息中，我们可以提取出以下几个知识点： 1. 文件格式与类型： - 该文件是一个ZIP格式的压缩包，即Argspect-0.0.1-py36-none-any.whl.zip。ZIP是一种通用的压缩文件格式，常用于将多个文件或文件夹压缩为一个文件以便于传输或存储。 - 压缩包中包含了一个wheel文件，即Argspect-0.0.1-py36-none-any.whl。Wheel（.whl）是一种Python包格式，它是PEP 427中定义的分发包格式，旨在替代传统的源代码包（.tar.gz）以及egg格式，提供一种快速的安装方式。 2. Python wheel文件： - .whl文件是Python语言的分发格式之一。与传统的源代码包相比，wheel格式可以更快地安装Python包，因为它避免了执行安装过程中需要编译源代码的步骤。这种格式仅用于二进制分发，并且每个wheel文件都是针对特定的平台和Python版本构建的。 - 根据文件名Argspect-0.0.1-py36-none-any.whl中的"py36"，我们可以推断该wheel文件是为Python版本3.6设计的。"none"通常表示没有特定的操作系统依赖（即通用二进制包），"any"则意味着它适用于所有架构。 3. 使用说明文档： - 压缩包中还包含了一个名为“使用说明.txt”的文件。这表明Argspect软件或库的用户提供了一个文本文件来说明如何使用该软件包。对于用户来说，遵循这些指示可以正确安装和配置软件包，确保其功能按照预期工作。 4. Argspect软件或库： - 尽管文件信息中没有直接提供Argspect软件或库的具体信息，我们可以推断 Argspect-0.0.1-py36-none-any.whl 是 Argspect 的第一个版本，而它遵循的命名规则暗示这是一个Python模块或软件包。 - 根据版本号“0.0.1”，可以推断这是一个早期版本，可能包含基本的功能和有限的错误修复，未来可能会有更新的版本发布以提供更多的特性和改进。 5. Python版本支持： - Argspect被设计为支持Python 3.6版本，这意味着它可能不兼容Python 3的其他版本，特别是那些较旧或更新的版本。开发者在设计时需要考虑到这一点，以确保兼容性和维护特定版本的特性。 6. 标签“whl”： - 这个标签直接指向了文件的内容类型，即wheel文件。在软件包管理中，这个标签有助于用户或系统快速识别文件类型，从而采取相应的安装或处理步骤。 总结以上知识点，Argspect-0.0.1-py36-none-any.whl.zip文件包含了Argspect软件包的首个Python wheel版本，专为Python 3.6设计，能够提供快速安装体验。同时，它附带了一份使用说明文档，帮助用户了解如何正确安装和使用该软件包。开发者和用户都应该注意Python版本的兼容性，确保软件包能够正常运行。