batchnorm代码实现
时间: 2023-05-25 11:04:26 浏览: 50
以下是一个简单的 PyTorch 批处理规范化的实现代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class BatchNorm(nn.Module):
def __init__(self, num_features, eps=1e-5, momentum=0.1):
super(BatchNorm, self).__init__()
self.num_features = num_features
self.eps = eps
self.momentum = momentum
# 初始化 scale 和 shift 参数
self.scale = nn.Parameter(torch.ones(num_features))
self.shift = nn.Parameter(torch.zeros(num_features))
# 初始化 running mean 和 running var
self.register_buffer('running_mean', torch.zeros(num_features))
self.register_buffer('running_var', torch.ones(num_features))
def forward(self, x):
# 如果 batch_size < 2,则抛出错误
if x.size(0) < 2:
raise ValueError('Batch size must be at least 2')
# 计算该 batch 的均值和方差,并更新 running mean 和 running var
mean = x.mean(dim=0)
var = x.var(dim=0, unbiased=False)
if self.training:
self.running_mean.mul_(1 - self.momentum)
self.running_mean.add_(self.momentum * mean)
self.running_var.mul_(1 - self.momentum)
self.running_var.add_(self.momentum * var)
else:
mean = self.running_mean
var = self.running_var
# 对输入数据进行规范化
x_norm = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps)
# 用 scale 和 shift 对规范化数据进行缩放和平移
return self.scale * x_norm + self.shift
```
在上面的代码中,我们定义了一个名为 BatchNorm 的 Python 类,并传递了以下参数:
- `num_features`:输入 x 中特征的数量
- `eps`:防止除以零的小常数
- `momentum`:用于计算 running mean 和 running var 的指数衰减因子
在类的 `__init__()` 函数中,我们首先定义了需要学习的 scale 和 shift 参数,它们是可训练的 PyTorch `Parameter` 对象。
我们还定义了两个 PyTorch `buffer` 对象来保存模型的 running mean 和 running var,它们是模型的状态,不会被更新。
在 `forward()` 函数中,我们首先计算输入数据的均值和方差,并使用它们来规范化输入数据。
然后,我们使用已学习的 scale 和 shift 参数来缩放和平移规范化的数据。最后,我们将缩放和平移后的规范化数据返回。