nn.BatchNorm1d()

nn.BatchNorm1d()是PyTorch中的一个函数，用于对一维输入进行批量归一化操作。它的参数包括num_features（输入的特征维度）、eps（用于数值稳定性的小值，默认为1e-5）、momentum（用于计算移动平均值的动量，默认为0.1）、affine（是否学习γ和β，默认为True）、track_running_stats（是否跟踪运行时的统计信息，默认为True）、device（设备，默认为None）和dtype（数据类型，默认为None）\[3\]。

在给定的例子中，nn.BatchNorm1d(2, affine=False)创建了一个BatchNorm1d层，其中affine参数被设置为False，表示不学习γ和β。因此，该层没有weight和bias参数\[1\]。

另外一个例子中，通过f1(a)和f2(a.T)对输入a进行了批量归一化操作。f1是一个BatchNorm1d层，它对输入a的每个特征维度进行归一化，并返回归一化后的结果。f2是一个BatchNorm1d层，它对输入a的每个样本进行归一化，并返回归一化后的结果\[2\]。

所以，nn.BatchNorm1d()函数用于对一维输入进行批量归一化操作，并可以通过设置affine参数来决定是否学习γ和β参数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [nn.BatchNorm1d](https://blog.csdn.net/weixin_41978699/article/details/120804911)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pytorch 笔记 torch.nn.BatchNorm1d](https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/125529238)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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