keras.layers.normalization中没有batchnormalization

时间: 2024-06-07 22:12:14 浏览: 217
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tf.keras_分类模块数据归一化.ipynb_quietlyxoc_keras_归一化_lateory_tf.keras_源

在keras.layers.normalization中没有batchnormalization。在调用keras.layers.BatchNormalization时，我们几乎不需要设定任何参数，只需要输入数据就好。而keras中提供了其他类型的归一化方法，包括Layer Normalization——横向规范化和Weight Normalization——参数规范化。此外，还可以使用GroupNormalization来实现组规范化。另外，Batch Normalization是一种在深度神经网络中激活层之前使用的数据归一化方法，它由Google在2015年提出并被广泛应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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from keras.layers.normalization import BatchNormalization

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from keras.layers.normalization import batchnormalization

这段代码是在使用 Keras 深度学习库中的一个模块，名为 batch normalization（批量归一化）。...这个模块可以导入 Keras 的 layers 模块中的 normalization 子模块中，具体的函数名为 batchnormalization。

keras.layers.BatchNormalization()的参数

tf.keras.layers.BatchNormalization 是 Keras 中的一种批归一化层，用于在模型训练过程中对输入数据进行归一化处理。它的主要参数包括： 1. axis：需要进行归一化的轴。默认为-1，表示对特征轴进行归一化。 2. ...

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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 keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.utils import np_utils from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten,Conv2D,MaxPool2D from keras.layers import BatchNormalization

其中，Dense 表示全连接层，Dropout 表示随机失活层，Flatten 表示扁平化层，Conv2D 表示卷积层，MaxPool2D 表示最大池化层，BatchNormalization 表示批标准化层。这些层是深度学习中常用的基本层。这段...

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def build_model(self, input_shape, nb_classes): x = keras.layers.Input(input_shape) conv1 = keras.layers.Conv1D(128, 8, 1, padding='same')(x) conv1 = keras.layers.BatchNormalization()(conv1) conv1 = keras.layers.Activation('relu')(conv1) conv2 = keras.layers.Conv1D(256, 5, 1, padding='same')(conv1) conv2 = keras.layers.BatchNormalization()(conv2) conv2 = keras.layers.Activation('relu')(conv2) conv3 = keras.layers.Conv1D(128, 3, 1, padding='same')(conv2) conv3 = keras.layers.BatchNormalization()(conv3) conv3 = keras.layers.Activation('relu')(conv3) full = keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(conv3) out = keras.layers.Dense(nb_classes, activation='softmax')(full) model = keras.models.Model(inputs=x, outputs=out) # optimizer = keras.optimizers.Adam() optimizer = keras.optimizers.Nadam() model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model

这是在 Keras 框架中定义一个模型的代码。这个模型由输入层、三个卷积层、全局平均池化层、全连接层和输出层组成。卷积层之间还有批归一化层和激活层。这个模型的输入尺寸为 input_shape ，输出的类别数为 nb_...

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tf.keras.layers.LayerNormalization中的参数有以下几个： - axis：指定归一化的轴。默认为-1，表示对最后一个轴进行归一化。可以是单个整数或整数列表。如果指定了整数列表，则会对指定的轴进行归一化。 - ...

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

在call方法中，将输入张量x保存在x_prim中，然后通过序列模型self.conv进行卷积操作，再通过$1\times 1$的卷积层self.botneck将x_prim也变成out_c通道数的张量，并将这两个张量相加。最后，通过最大...

norm = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1)改为tensorflow2.0使用

norm = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1, training=True) 其中，training参数设置为True表示BatchNormalization层在训练时应该被应用。如果在推理阶段使用BatchNormalization层，则应将training...

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