tf.keras.layers.BatchNormalization

时间: 2024-06-12 11:11:33 浏览: 103
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Batch normalize笔记1

tf.keras.layers.BatchNormalization是一种用于深度学习模型中的标准化技术，它可以加速神经网络的训练过程并提高模型的准确性。BatchNormalization通过对每个batch的数据进行标准化，使得每个神经元的输入分布更加稳定，从而减少了梯度消失和梯度爆炸的问题。BatchNormalization可以被添加到神经网络的任何层中，包括卷积层、全连接层等。在使用tf.keras.layers.BatchNormalization时，我们通常不需要手动设置任何参数，只需要将数据输入即可。同时，需要注意的是，由于tf.keras.layers.BatchNormalization存在一个bug，我们需要手动将批标准化中的变量放到tf.GraphKeys.UPDATE_OPS中去。
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tf.keras.layers.batchnormalization

tf.keras.layers.batchnormalization是TensorFlow中的一种层，用于对输入数据进行批量归一化处理。它可以加速神经网络的训练过程，提高模型的精度和稳定性。该层可以在卷积层、全连接层等不同类型的神经网络层中使用...

import tensorflow as tf def build_model(input_shape): inputs = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape) # encoder conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(inputs) conv1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1) conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv1) conv2 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv2) pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv2) conv3 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(pool1) conv3 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv3) conv4 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv3) conv4 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv4) pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv4) conv5 = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same')(pool2) conv5 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv5) conv6 = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv5) conv6 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv6) pool3 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv6) # decoder up1 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64, (2,2), strides=(2,2), padding='same')(pool3) merge1 = tf.keras.layers.concatenate([conv4, up1]) conv7 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(merge1) conv7 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv7) conv8 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv7) conv8 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv8) up2 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(32, (2,2), strides=(2,2), padding='same')(conv8) merge2 = tf.keras.layers.concatenate([conv2, up2]) conv9 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(merge2) conv9 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv9) conv10 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv9) conv10 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv10) outputs = tf.keras.layers.Conv2D(3, (3,3), padding='same')(conv10) model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) return model

这段代码是使用TensorFlow库导入并定义了一个函数build_model，在该函数中使用了tf.keras.layers库的Input函数生成一个输入层，该层的输入形状由参数input_shape指定。

import tensorflow as tf class Residual(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, in_c, out_c): super(Residual, self).__init__() self.conv = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU(), tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU() ]) self.botneck = tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=1) self.pool = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)) def call(self, x): x_prim = x x = self.conv(x) x = self.botneck(x_prim) + x x = self.pool(x) return x

这是一个ResNet的残差块，使用TensorFlow实现。参数含义如下： - in_c:输入张量的通道数 - out_c:输出张量的通道数 在__init__方法中，定义了一个由多个卷积、批归一化和ReLU激活函数组成的序列模型self....

修改下面代码使其具体生成器的卷积lstm更换为卷积RNN def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvLSTM2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out = tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, ...

将下面代码使用ConvRNN2D层来替换ConvLSTM2D层，并在模块__init__.py中创建类‘convrnn’ def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=self.input_shape) out = ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=(3,3)...

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在 TensorFlow 2.0 中，您可以使用 tf.keras.layers.BatchNormalization() 直接创建批归一化层，示例如下： python norm = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1) 改为： python norm = tf....

norm = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1)改为tensorflow2.6使用

norm = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1, training=True) 需要注意的是，training 参数必须显式地指定为 True 或 False，以确保正确的行为。在 TensorFlow 2.0 之前，training 参数默认为 ...

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如果在使用tf.keras.layers.BatchNormalization时遇到错误，请确保您的 TensorFlow 版本为2.0或更高版本，并且您已正确导入tf.keras.layers模块。 如果您的 TensorFlow 版本为2.0或更高版本，并且您已正确导入...

tf.keras.layers.LayerNormalization

tf.keras.layers.LayerNormalization 是 TensorFlow 中的一个层，用于实现层归一化（Layer Normalization）操作。 层归一化是一种归一化技术，旨在在深度神经网络中减少内部协变量偏移（Internal Covariate Shift...

def build_model(max_features, maxlen): """Build LSTM model""" model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') return model怎么model.build

这个函数中的模型是使用Keras的Sequential API构建的，而不是使用Functional API或Subclassing API。在这种情况下，我们不需要使用“model.build”方法来构建模型，因为它已经在“Sequential”类中自动完成了。 ...
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