pytorch bn层

在Pytorch中，BN层是Batch Normalization的缩写，用于在深度学习模型中对输入数据进行归一化处理。BN层的作用是通过对每个小批量的输入数据进行归一化，使得模型在训练过程中更加稳定和快速收敛。\[1\]

在Pytorch中，使用BN层的方法如下所示：

from torch import nn

# 创建一个BN层对象，需要传入特征的通道数num_features作为参数
bn = nn.BatchNorm2d(num_features)

# 输入数据
input = torch.randn(batch_size, num_features, height, width)

# 将输入数据传入BN层进行处理
output = bn(input)

其中，`num_features`表示输入数据的通道数，`batch_size`表示输入数据的批量大小，`height`和`width`表示输入数据的高度和宽度。\[1\]

在BN层的类中，还有一些其他的参数可以进行设置，例如`eps`表示用于数值稳定性的小值，默认为1e-5；`momentum`表示用于计算移动平均的动量，默认为0.1；`affine`表示是否学习BN层的参数γ和β，默认为True；`track_running_stats`表示是否跟踪训练过程中的统计数据，默认为True。\[2\]

需要注意的是，BN层的参数γ和β是否可学习是由`affine`参数控制的，默认情况下是可学习的，即可通过反向传播进行更新。而BN层的统计数据更新是在每一次训练阶段的`model.train()`后的`forward()`方法中自动实现的，而不是在梯度计算与反向传播中更新`optim.step()`中完成。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [一起来学PyTorch——神经网络（BN层）](https://blog.csdn.net/TomorrowZoo/article/details/129531658)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pytorch中的BN层简介](https://blog.csdn.net/lpj822/article/details/109772094)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]