pytorch的batch normalize使用详解

torch.nn.BatchNorm1d()

1、BatchNorm1d(num_features, eps = 1e-05, momentum=0.1, affine=True)

对于2d或3d输入进行BN。在训练时,该层计算每次输入的均值和方差,并进行平行移动。移动平均默认的动量为0.1。在验证时,训练求得的均值/方差将用于标准化验证数据。

num_features:表示输入的特征数。该期望输入的大小为'batch_size x num_features [x width]'

Shape: - 输入:(N, C)或者(N, C, L) - 输出:(N, C)或者(N,C,L)(输入输出相同)

2、BatchNorm2d(同上)

对3d数据组成的4d输入进行BN。

num_features: 来自期望输入的特征数,该期望输入的大小为'batch_size x num_features x height x width'

Shape: - 输入:(N, C,H, W) - 输出:(N, C, H, W)(输入输出相同)

3、BatchNorm3d(同上)

对4d数据组成的5d输入进行BN。

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