介绍torch.nn.BatchNorm2d的weight和bias

时间: 2024-04-05 07:13:21 浏览: 211
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pytorch方法测试详解——归一化(BatchNorm2d)

torch.nn.BatchNorm2d的weight和bias分别是用于归一化的权重和偏置项。在Batch Normalization中，weight用于缩放归一化的结果，而bias用于平移归一化的结果。权重和偏置项可以通过设置affine参数为True来启用，默认情况下为True。具体来说，weight用于调整归一化后的特征图的尺度，而bias用于调整特征图的偏移。通过调整权重和偏置项，我们可以对归一化结果进行进一步的灵活调整，以适应不同的网络结构和任务需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Pytorch中torch.nn.conv2d和torch.nn.functional.conv2d的区别](https://blog.csdn.net/XU_MAN_/article/details/122557443)[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: 33.333333333333336%"] - *2* [pytorch方法测试详解——归一化(BatchNorm2d)](https://download.csdn.net/download/weixin_38670208/13759704)[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: 33.333333333333336%"] - *3* [torch nn.BatchNorm2d实现原理](https://blog.csdn.net/weixin_37989267/article/details/125083567)[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: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) # ... 初始化其他层 ... 在实际应用中，除了上述方法，还可以使用...
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features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

- self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k)：定义第二个 Batch Normalization 层，用于归一化数据。 - weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)：对所有全连接层进行权重初始化，以提高模型...

ef weights_init_normal(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find("Conv") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02) elif classname.find("BatchNorm2d") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02) torch.nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)

它采用了一种叫做正态分布的方式为卷积层和批归一化层的权重进行初始化。具体来说，对于卷积层，使用均值为0，标准差为0.02的正态分布进行初始化；对于批归一化层的权重，使用均值为1，标准差为0.02的正态分布进行...

class activation(nn.ReLU): def __init__(self, dim, act_num=3, deploy=False): super(activation, self).__init__() self.deploy = deploy self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(dim, 1, act_num*2 + 1, act_num*2 + 1)) self.bias = None self.bn = nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-6) self.dim = dim self.act_num = act_num weight_init.trunc_normal_(self.weight, std=.02)

bn表示一个BatchNorm2d层，用于归一化输入数据。dim表示输入数据的通道数，act_num表示激活函数的数量。 最后，使用了一个名为weight_init的函数对权重进行了初始化，这个函数使用了一个截断正态分布进行初始化，其...

def forward(self, x): if self.deploy: return torch.nn.functional.conv2d( super(activation, self).forward(x), self.weight, self.bias, padding=(self.act_num*2 + 1)//2, groups=self.dim) else: return self.bn(torch.nn.functional.conv2d( super(activation, self).forward(x), self.weight, padding=self.act_num, groups=self.dim))

这段代码是用来实现一个卷积层和激活...其中，self.weight 和 self.bias 分别表示卷积层的权重和偏置，self.bn 表示批归一化层，self.act_num 表示激活函数的种类和数量，self.dim 表示卷积层的维度（一般为 2 或 3）。

加载InpaintingModel_gen.pth预训练模型时出现：RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ContextEncoder: Missing key(s) in state_dict: "encoder.0.weight", "encoder.0.bias", "encoder.2.weight", "encoder.2.bias", "encoder.3.weight", "encoder.3.bias", "encoder.3.running_mean", "encoder.3.running_var", "encoder.5.weight", "encoder.5.bias", "encoder.6.weight", "encoder.6.bias", "encoder.6.running_mean", "encoder.6.running_var",...并且载入的模型为：class ContextEncoder(nn.Module): def init(self): super(ContextEncoder, self).init() # 编码器 self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), ) # 解码器 self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(64, 3, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.Sigmoid(), ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x 要怎么改

self.encoder[0].weight = nn.Parameter(torch.zeros_like(self.encoder[0].weight)) self.encoder[0].bias = nn.Parameter(torch.zeros_like(self.encoder[0].bias)) self.encoder[2].weight = nn.Parameter(torch....

def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input)，上述代码出现问题：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [18, 512, 3, 3], expected input[1, 64, 512, 512] to have 512 channels, but got 64 channels instead，如何修改

def __init__(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).__init__() self.use_parallel = use_parallel if ...

def fuse_conv_bn(self, conv, bn): std = (bn.running_var + bn.eps).sqrt() bias = bn.bias - bn.running_mean * bn.weight / std t = (bn.weight / std).reshape(-1, 1, 1, 1) weights = conv.weight * t bn = nn.Identity() conv = nn.Conv2d(in_channels=conv.in_channels, out_channels=conv.out_channels, kernel_size=conv.kernel_size, stride=conv.stride, padding=conv.padding, dilation=conv.dilation, groups=conv.groups, bias=True, padding_mode=conv.padding_mode) conv.weight = torch.nn.Parameter(weights) conv.bias = torch.nn.Parameter(bias) return conv 这个是上面提到的fuse_conv

2. 计算偏置项 bias，通过批归一化层的均值 bn.running_mean、权重 bn.weight 和标准差 std 计算得到。 3. 根据标准差 std 对权重进行调整，将其乘以批归一化层的权重 bn.weight。 4. 创建一个新的卷...

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in _conv_forward return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same这个错误是什么意思，怎么处理

output = torch.nn.functional.conv2d(input_tensor, weight_tensor, ...) 在上述代码中，to(torch.device("cuda")) 将输入张量和权重张量都移动到 GPU 上。然后，你可以使用移动后的张量调用卷积函数，并...

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(input_nc, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, input_nc, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(input_nc, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, input_nc, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence = sequence1 + self.sequence self.model = nn.Sequential(*sequence) return self.model(input)，上述代码出现问题：TypeError: torch.cuda.FloatTensor is not a Module subclass，如何修改

需要将张量包装成一个 nn.Parameter 对象，或者将其转换为一个 nn.Module 对象。你可以尝试将最后一行代码修改为以下内容： python return nn.Sequential(*sequence)(input) 这里直接将 nn.Sequential...

分析下面的代码，请说明self.policy.state_dict()是怎么来的：import torch import torch.nn as nn from torch.distributions import Categorical import gym # pip install box2d box2d-kengz --user device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") class Mem

nn.Module 类是 PyTorch 中所有神经网络模块的基类，它提供了很多有用的方法和属性，其中包括 state_dict() 方法。 state_dict() 方法用于返回当前模块的状态字典，它包含了模块中所有可学习参数的名称和对应...

分析以下代码结构import torch import torch.nn as nn import torch.nn.init as init def initialize_weights(net_l, scale=1): if not isinstance(net_l, list): net_l = [net_l] for net in net_l: for m in net.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.Conv3

elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): init.constant_(m.weight, 1) init.constant_(m.bias, 0) 这段代码是用来初始化神经网络的权重和偏置的。它首先判断网络是否是一个列表，如果不是则将其转化为一个列表。...

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Android IPTV项目：直播频道的实时流媒体实现

资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。