如何在测试时使用训练时统计的均值和方差呢

在测试时，使用训练时统计的均值和方差可以通过设置 `nn.BatchNorm1d` 中的 `training` 参数来实现。具体来说，当 `training` 参数设置为 `True` 时，`nn.BatchNorm1d` 会使用当前批次数据的均值和方差来进行归一化；当 `training` 参数设置为 `False` 时，`nn.BatchNorm1d` 会使用训练时统计的均值和方差来进行归一化。

下面是一个使用训练时统计的均值和方差进行测试的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 假设你已经定义好了一个 BatchNorm 层 bn
bn = nn.BatchNorm1d(num_features)

# 训练阶段
bn.train()
for inputs, labels in train_loader:
    # 前向传播
    outputs = bn(inputs)
    # 计算均值和方差
    batch_mean, batch_var = torch.mean(outputs, dim=0), torch.var(outputs, dim=0)
    # 更新全局均值和方差
    bn.running_mean = bn.momentum * bn.running_mean + (1 - bn.momentum) * batch_mean
    bn.running_var = bn.momentum * bn.running_var + (1 - bn.momentum) * batch_var

# 测试阶段
bn.eval()
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        # 前向传播
        outputs = bn(inputs, training=False)  # 设置 training=False，使用训练时统计的均值和方差
        # ...

在上述代码中，`bn.running_mean` 和 `bn.running_var` 记录了训练过程中统计的全局均值和方差，`bn.momentum` 是一个超参数，用于控制全局均值和方差的更新速度。在训练阶段，我们需要遍历所有训练数据来计算均值和方差，并通过 `bn.running_mean` 和 `bn.running_var` 更新全局均值和方差；在测试阶段，我们可以通过 `training=False` 来使用训练时统计的均值和方差进行归一化。