nn.BatchNorm2d(16, affine=False)

时间: 2024-04-05 16:06:23 浏览: 107
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pytorch方法测试详解——归一化(BatchNorm2d)

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nn.BatchNorm2d(16, affine=False)是一个批量归一化层，其中16是输入特征的数量，affine=False表示不添加可学习的仿射变换参数。在这种情况下，γ=1，β=0，并且不能学习被更新。这意味着批量归一化层不会对输入进行缩放和平移操作，只进行标准化处理。\[1\]\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* [PyTorch】详解nn模块的BatchNorm2d()函数](https://blog.csdn.net/qq_45368632/article/details/124209629)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [pytorch中nn.BatchNorm2d函数的使用](https://blog.csdn.net/weixin_44656547/article/details/113409138)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [常见的类 nn.Conv2d，nn.BatchNorm2D，nn.AdaptiveAvgPool2d](https://blog.csdn.net/xiaoyuting999/article/details/129800756)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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class TPCNN(nn.Module): def __init__(self, num_class=10, head_payload=False): super(TPCNN, self).__init__() # 上 self.uconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(16, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.uconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) # 中 self.mconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) # 下 self.dconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) self.uconv3 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.mconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.dconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.uconv4 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.globalconv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(896, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU() ) self.dmaxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,padding=1) # self.lstm1 = nn.LSTM(256,512, 2) # self.lstm2 = nn.LSTM(self.i_size*2,self.i_size*2, 2) self.avpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(2) # self.globallstm = nn.LSTM(512, 256, 1) self.fc1 = nn.Linear(1024*2*2, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, num_class)

这段代码定义了一个名为TPCNN的类，继承自nn.Module。它具有一个num_class参数，默认值为10，以及一个head_payload参数，其默认值为False。在__init__函数中，它首先调用父类的构造函数，然后定义了该类的其余属性和...

class FactorizedReduce(nn.Module): def __init__(self, C_in, C_out, affine=True): super().__init__() self.relu = nn.ReLU() self.conv1 = nn.Conv2d(C_in, C_out // 2, 1, stride=2, padding=0, bias=False) self.conv2 = nn.Conv2d(C_in, C_out // 2, 1, stride=2, padding=0, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(C_out, affine=affine) def forward(self, x): x = self.relu(x) out = torch.cat([self.conv1(x), self.conv2(x[:, :, 1:, 1:])], dim=1) out = self.bn(out) return out

最后再经过一个 BatchNorm2d 归一化层，输出降维后的特征图。 值得注意的是，在第二个卷积层中，输入的特征图经过了一个裁剪操作，去掉了左上角的一个像素，这是为了让两个卷积层的输出在空间维度上能够拼接...

def __init__(self, C_in, C_out, affine=True): super().__init__() self.relu = nn.ReLU() self.conv1 = nn.Conv2d(C_in, C_out // 2, 1, stride=2, padding=0, bias=False) self.conv2 = nn.Conv2d(C_in, C_out // 2, 1, stride=2, padding=0, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(C_out, affine=affine) def forward(self, x): x = self.relu(x) out = torch.cat([self.conv1(x), self.conv2(x[:, :, 1:, 1:])], dim=1) out = self.bn(out) return out

这是一个基于PyTorch的卷积神经网络中的一个模块，它实现了一个残差块。这个残差块有两个分支，每个分支都...其中C_in是输入通道数，C_out是输出通道数，affine是一个布尔值，表示BatchNorm层是否使用可学习的参数。

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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....

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pytorch batchnorm2d自己实现

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self.bn = nn.BatchNorm2d(channels, affine=False) self.b = b def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)) y = y.transpose(-1, ...

请用pytorch构建一个EEGNet网络模型，通道数为10，timepoint = 1000，并创建数据集进行训练

nn.BatchNorm2d(16 * 1, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True), nn.ELU(alpha=1.0), nn.AvgPool2d(kernel_size=(1, 8), stride=(1, 8), padding=0), nn.Dropout(p=0.25) ) self....
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