if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var
时间: 2024-02-14 19:22:33 浏览: 20
这段代码是在批量归一化层中进行训练模式下的前向传播操作。它先计算输入张量 x 的均值 mu 和方差 var,然后对 x 进行标准化(即归一化)得到标准化后的张量 xn。其中,xc 表示原始输入张量 x 与均值 mu 的差。std 表示标准差,var 是方差,10e-7 是一个很小的数,用于避免方差为 0 的情况。self.batch_size 表示当前 batch 的大小,self.xc 表示 xc 的值,self.xn 表示 xn 的值,self.std 表示 std 的值。接着,它使用动量法更新 running_mean 和 running_var,用于在测试时对输入样本进行标准化。其中,self.momentum 是一个超参数,用于控制更新的速度。最后,它乘以缩放参数 gamma,再加上平移参数 beta,得到最终的输出张量 out,并返回该张量。
相关问题
def __forward(self, x, train_flg): if self.running_mean is None: N, D = x.shape self.running_mean = np.zeros(D) self.running_var = np.zeros(D) if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var else: xc = x - self.running_mean xn = xc / ((np.sqrt(self.running_var + 10e-7))) out = self.gamma * xn + self.beta return out
这段代码是一个私有方法,用于实现批量归一化操作。输入参数 x 是一个张量,train_flg 是一个布尔类型的变量,表示当前是否处于训练模式。如果 self.running_mean 为空,那么它会被初始化为一个全零的数组,self.running_var 也同理。在训练模式下,它首先计算输入张量 x 的均值 mu 和方差 var,并将其用于对输入张量 x 进行标准化(即归一化)。然后,将标准化后的张量 xn 乘以缩放参数 gamma,再加上平移参数 beta,得到最终的输出张量 out。在测试模式下,它使用训练时计算的均值和方差对输入张量 x 进行标准化,并得到最终的输出张量 out。返回值是一个张量 out。
def accuracy(self, x, t, batch_size=100): if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1) acc = 0.0 for i in range(int(x.shape[0] / batch_size)): tx = x[i*batch_size:(i+1)batch_size] tt = t[ibatch_size:(i+1)*batch_size] y = self.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) acc += np.sum(y == tt) return acc / x.shape
这段代码中有一个语法错误,导致它无法正常运行。具体来说,第5行的代码中,应该在 `(i+1)` 和 `batch_size` 之间加上一个乘号 `*`,表示乘法运算,否则会出现 `SyntaxError: invalid syntax` 的错误。
修改后的代码应该是这样的:
```python
def accuracy(self, x, t, batch_size=100):
if t.ndim != 1 :
t = np.argmax(t, axis=1)
acc = 0.0
for i in range(int(x.shape[0] / batch_size)):
tx = x[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
tt = t[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
y = self.predict(tx, train_flg=False)
y = np.argmax(y, axis=1)
acc += np.sum(y == tt)
return acc / x.shape[0]
```
这样修改后,这段代码应该能够正常运行了。