用theano库实现group normalization
时间: 2023-06-18 11:03:43 浏览: 49
在 Theano 中实现 Group Normalization(组归一化)可以使用以下步骤:
1. 导入必要的库:
```python
import theano.tensor as T
import theano
```
2. 定义一个函数来计算标准化的输出:
```python
def group_norm(x, G, eps=1e-5):
# x: 输入的 Theano 变量,大小为 (batch_size, num_channels, height, width)
# G: 组大小,整数值
# eps: 避免除以零的小常数
# 获取输入的形状
batch_size, num_channels, height, width = x.shape
# 将输入数据重新排列以便进行组归一化
x = T.reshape(x, (batch_size, G, num_channels // G, height, width))
# 计算每个组的平均值和标准差
mean = T.mean(x, axis=(2, 3, 4), keepdims=True)
var = T.var(x, axis=(2, 3, 4), keepdims=True)
# 对每个组进行标准化
x = (x - mean) / T.sqrt(var + eps)
# 将结果重新排列为原来的形状
x = T.reshape(x, (batch_size, num_channels, height, width))
return x
```
在这个函数中,我们首先将输入数据重新排列成大小为 `(batch_size, G, num_channels // G, height, width)` 的张量。然后,我们计算每个组的平均值和标准差,并用它们来对每个组进行标准化。最后,我们将结果重新排列为原来的形状。
3. 编译函数:
```python
x = T.tensor4('x') # 输入的 Theano 变量
G = 4 # 组大小
y = group_norm(x, G)
f = theano.function([x], y)
```
在这里,我们定义了一个输入变量 `x` 和一个组大小 `G`。然后,我们使用 `group_norm` 函数来计算标准化的输出 `y`。最后,我们使用 `theano.function` 编译一个函数,以便我们可以将输入数据传递给它并获取输出。
现在,我们可以使用 `f` 函数将输入数据传递给它并获得输出。例如,如果我们有一个大小为 `(1, 32, 32, 3)` 的输入张量 `x`,我们可以这样调用 `f` 函数:
```python
import numpy as np
x = np.random.randn(1, 32, 32, 3).astype(np.float32)
y = f(x)
```
这将计算 `x` 的标准化输出并将其存储在 `y` 中。