track_running_stats
时间: 2023-04-13 22:04:50 浏览: 63
track_running_stats是PyTorch中BatchNorm层的一个参数,用于控制是否在训练过程中计算和保存每个Batch的均值和方差,以便在测试过程中使用。如果设置为True,则会计算和保存每个Batch的均值和方差;如果设置为False,则不会计算和保存每个Batch的均值和方差,而是使用整个数据集的均值和方差。
相关问题
pytorch中track_running_stats=True
在PyTorch中,当我们使用Batch Normalization时,我们可以设置track_running_stats=True。这个参数会让PyTorch在训练时记录每个batch的均值和方差,并在测试/推理时使用这些统计数据进行归一化。这样做的好处是可以加速测试/推理过程,因为不需要再次计算均值和方差。但是这样做也有一个缺点,就是统计数据可能会被当前batch中的异常值所影响,从而影响归一化的效果。因此,在某些情况下,我们可能会选择将track_running_stats设置为False,以便在测试/推理时重新计算均值和方差。
nn.BatchNorm1d(32, eps=1e-5, affine=True, track_running_stats=True),
这是 PyTorch 中的 Batch Normalization 操作,它可以对 mini-batch 中的每个样本的每个特征进行归一化,使得特征的均值为 0,方差为 1。Batch Normalization 可以加速模型训练,并且可以减少模型对初始权重的依赖。
具体来说,`nn.BatchNorm1d` 表示对一个一维张量(也就是一个向量)进行 Batch Normalization。其中,`32` 表示向量的长度为 32,`eps` 表示分母中的一个常数,用来保证分母不为零,`affine` 表示是否使用可学习的缩放因子和平移因子,`track_running_stats` 表示是否跟踪每个特征的运行均值和方差。
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