python BatchNorm1d

时间: 2023-09-29 07:02:28 浏览: 127
BatchNorm1d是PyTorch中的一个函数,用于对1D数据进行归一化。它可以应用于具有以下形状的输入数据:batch_size, channels或batch_size, channels, sequence_length。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [pytorch的BatchNorm1d到底是如何计算的?手绘可视化解释](https://blog.csdn.net/m0_38045198/article/details/126234966)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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nn.batchnorm1d

### PyTorch `nn.BatchNorm1d` 使用方法及参数说明 #### 参数解释 `torch.nn.BatchNorm1d` 是用于对每批次输入的数据执行批标准化操作的一维批量归一化层。该函数的主要参数如下: - **num_features**: 需要进行归一化的特征数量,通常对应于通道数。这决定了学习的 γ 和 β 的大小[^3]。 - **eps (float)**: 加到分母标准差上的一个小常量,默认值为 1e-5,用来提高数值稳定性,防止除零错误的发生[^1]。 - **momentum (float, optional)**: 动态平均计算过程中使用的动量因子,默认值为 0.1。当设置为 None 时,则采用累积移动平均的方式更新运行均值和方差;否则按照指数衰减方式更新这些统计量[^4]。 - **affine (bool)**: 如果设为 True,则此模块具有可学习的仿射参数 γ 和 β。默认情况下是开启状态(True)。 - **track_running_stats (bool)**: 当设定为 True 时,在训练期间会追踪并保存全局均值与方差作为模型的一部分,并在推理阶段使用它们来进行标准化变换。如果关闭(track_running_stats=False),则每次都会基于当前 mini-batch 计算新的统计数据。 #### 实际应用案例 下面给出一段简单的 Python 代码来展示如何创建一个带有 `BatchNorm1d` 层的神经网络结构: ```python import torch from torch import nn class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() # 定义线性层之后跟随BN层 self.fc = nn.Linear(784, 256) self.bn = nn.BatchNorm1d(256) def forward(self, x): # 前向传播过程 out = self.fc(x.view(-1, 784)) out = self.bn(out) # 应用 BN 层 return out model = SimpleNet() print(model) ``` 这段代码定义了一个名为 `SimpleNet` 的类继承自 `nn.Module`, 并在其内部初始化了一组全连接层(`fc`)后面跟着一个 `BatchNorm1d` 批规范化层(`bn`). 在前馈过程中先通过线性映射再经过批正则化处理.

self.encoder = nn.Sequential(nn.Linear(65, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), # first layer nn.Linear(32, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), # second layer nn.Linear(32, 65, bias=False), nn.BatchNorm1d(65, affine=False)) # output layer # build a 2-layer predictor self.predictor = nn.Sequential(nn.Linear(65, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), # hidden layer nn.Linear(32, 65)) # output layer 我的网络设计成这样请帮我写一个测试的代码

好的,下面是一个简单的测试代码,你可以根据自己的需求进行修改: ```python import torch from torch import nn # 构建模型 class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(65, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(32, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(32, 65, bias=False), nn.BatchNorm1d(65, affine=False) ) self.predictor = nn.Sequential( nn.Linear(65, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(32, 65) ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.predictor(x) return x # 测试模型 model = MyModel() input_data = torch.randn(10, 65) # 生成10个样本,每个样本包含65个特征 output = model(input_data) print(output.shape) # 输出为(10, 65),即10个样本,每个样本有65个特征 ``` 注意:这里的测试代码仅为示例,实际应用中还需要根据任务需要进行修改和调整。
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请详细解析一下python代码: import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 128, 5, padding=2) self.conv2 = nn.Conv2d(128, 128, 5, padding=2) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1) self.conv4 = nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.bn_conv1 = nn.BatchNorm2d(128) self.bn_conv2 = nn.BatchNorm2d(128) self.bn_conv3 = nn.BatchNorm2d(256) self.bn_conv4 = nn.BatchNorm2d(256) self.bn_dense1 = nn.BatchNorm1d(1024) self.bn_dense2 = nn.BatchNorm1d(512) self.dropout_conv = nn.Dropout2d(p=0.25) self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) self.fc1 = nn.Linear(256 * 8 * 8, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, 512) self.fc3 = nn.Linear(512, 10) def conv_layers(self, x): out = F.relu(self.bn_conv1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn_conv2(self.conv2(out))) out = self.pool(out) out = self.dropout_conv(out) out = F.relu(self.bn_conv3(self.conv3(out))) out = F.relu(self.bn_conv4(self.conv4(out))) out = self.pool(out) out = self.dropout_conv(out) return out def dense_layers(self, x): out = F.relu(self.bn_dense1(self.fc1(x))) out = self.dropout(out) out = F.relu(self.bn_dense2(self.fc2(out))) out = self.dropout(out) out = self.fc3(out) return out def forward(self, x): out = self.conv_layers(x) out = out.view(-1, 256 * 8 * 8) out = self.dense_layers(out) return out net = Net() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print('Device:', device) net.to(device) num_params = sum(p.numel() for p in net.parameters() if p.requires_grad) print("Number of trainable parameters:", num_params)

(ATTE) PS E:\AttnSleep> python train_last.py --fold_id 0 --np_data_dir E:\AttnSleep\prepare_datasets\edf_20_npz AttnSleep( (fc): Sequential( (0): Linear(in_features=30, out_features=1, bias=False) (1): ReLU(inplace=True) (2): Linear(in_features=1, out_features=30, bias=False) (3): Sigmoid() ) ) (downsample): Sequential( (0): Conv1d(128, 30, kernel_size=(1,), stride=(1,), bias=False) (1): BatchNorm1d(30, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) ) ) ) ) (tce): TCE( (layers): ModuleList( (0-1): 2 x EncoderLayer( (self_attn): MultiHeadedAttention( (convs): ModuleList( (0-2): 3 x CausalConv1d(30, 30, kernel_size=(7,), stride=(1,), padding=(6,)) ) (linear): Linear(in_features=80, out_features=80, bias=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) (feed_forward): PositionwiseFeedForward( (w_1): Linear(in_features=80, out_features=120, bias=True) (w_2): Linear(in_features=120, out_features=80, bias=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) (sublayer_output): ModuleList( (0-1): 2 x SublayerOutput( (norm): LayerNorm() (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) ) (conv): CausalConv1d(30, 30, kernel_size=(7,), stride=(1,), padding=(6,)) ) ) (norm): LayerNorm() ) (fc): Linear(in_features=2400, out_features=5, bias=True) ) Traceback (most recent call last): File "train_last.py", line 91, in <module> main(config, fold_id) File "train_last.py", line 56, in main trainer = Trainer( TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'metrics' 什么意思 给出的代码运行不了

class ResidualBlock(nn.Module): def init(self, in_channels, out_channels, dilation): super(ResidualBlock, self).init() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU(), nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU() ) self.attention = nn.Sequential( nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.Sigmoid() ) self.downsample = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) if in_channels != out_channels else None def forward(self, x): residual = x out = self.conv(x) attention = self.attention(out) out = out * attention if self.downsample: residual = self.downsample(residual) out += residual return out class VMD_TCN(nn.Module): def init(self, input_size, output_size, n_k=1, num_channels=16, dropout=0.2): super(VMD_TCN, self).init() self.input_size = input_size self.nk = n_k if isinstance(num_channels, int): num_channels = [num_channels*(2**i) for i in range(4)] self.layers = nn.ModuleList() self.layers.append(nn.utils.weight_norm(nn.Conv1d(input_size, num_channels[0], kernel_size=1))) for i in range(len(num_channels)): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_channels[i-1] if i > 0 else num_channels[0] out_channels = num_channels[i] self.layers.append(ResidualBlock(in_channels, out_channels, dilation_size)) self.pool = nn.AdaptiveMaxPool1d(1) self.fc = nn.Linear(num_channels[-1], output_size) self.w = nn.Sequential(nn.Conv1d(num_channels[-1], num_channels[-1], kernel_size=1), nn.Sigmoid()) # 特征融合 门控系统 # self.fc1 = nn.Linear(output_size * (n_k + 1), output_size) # 全部融合 self.fc1 = nn.Linear(output_size * 2, output_size) # 只选择其中两个融合 self.dropout = nn.Dropout(dropout) # self.weight_fc = nn.Linear(num_channels[-1] * (n_k + 1), n_k + 1) # 置信度系数,对各个结果加权平均 软投票思路 def vmd(self, x): x_imfs = [] signal = np.array(x).flatten() # flatten()必须加上 否则最后一个batch报错size不匹配! u, u_hat, omega = VMD(signal, alpha=512, tau=0, K=self.nk, DC=0, init=1, tol=1e-7) for i in range(u.shape[0]): imf = torch.tensor(u[i], dtype=torch.float32) imf = imf.reshape(-1, 1, self.input_size) x_imfs.append(imf) x_imfs.append(x) return x_imfs def forward(self, x): x_imfs = self.vmd(x) total_out = [] # for data in x_imfs: for data in [x_imfs[0], x_imfs[-1]]: out = data.transpose(1, 2) for layer in self.layers: out = layer(out) out = self.pool(out) # torch.Size([96, 56, 1]) w = self.w(out) out = w * out # torch.Size([96, 56, 1]) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) total_out.append(out) total_out = torch.cat(total_out, dim=1) # 考虑w1total_out[0]+ w2total_out[1],在第一维,权重相加得到最终结果,不用cat total_out = self.dropout(total_out) output = self.fc1(total_out) return output优化代码

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