batch normalization的pytorch源码

下面是 Batch Normalization 在 PyTorch 中的源代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

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
        
        self.weight = nn.Parameter(torch.ones(num_features))
        self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(num_features))
        self.register_buffer('running_mean', torch.zeros(num_features))
        self.register_buffer('running_var', torch.ones(num_features))
        
    def forward(self, x):
        if self.training:
            mean = x.mean(dim=0)
            var = x.var(dim=0, unbiased=False)
            
            self.running_mean = (1 - self.momentum) * self.running_mean + self.momentum * mean
            self.running_var = (1 - self.momentum) * self.running_var + self.momentum * var
            
            x = (x - mean) / (torch.sqrt(var + self.eps))
        else:
            x = (x - self.running_mean) / (torch.sqrt(self.running_var + self.eps))
            
        return x * self.weight + self.bias

这里定义了一个名为 `BatchNorm` 的类，它继承自 `nn.Module`。在 `__init__` 方法中，我们初始化了权重 `weight` 和偏置 `bias` 参数，以及用于记录均值和方差的缓冲区 `running_mean` 和 `running_var`。`eps` 是一个很小的常数，用于稳定计算的分母。

在 `forward` 方法中，我们首先计算输入 `x` 的均值和方差，并更新 `running_mean` 和 `running_var`。然后，根据当前模式（训练或推断），我们使用均值和方差对输入进行归一化。最后，我们将归一化后的结果乘以权重 `weight` 并加上偏置 `bias`，得到最终的输出。

这段代码提供了一个基本的 Batch Normalization 的实现，但并未涵盖所有细节和特殊情况。在实际使用中，你可能需要考虑更多因素，如 `track_running_stats` 参数、不同维度的归一化等。如果需要更完整和高效的 Batch Normalization 实现，建议使用 PyTorch 内置的 `nn.BatchNorm2d` 或 `nn.BatchNorm1d` 层。