PyTorch中的Batch Normalization
Pytorch中的BatchNorm的API主要有： 一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的，都有一个属性trainning指定是否是训练状态，训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的，比如BN层或者Dropout层。通常用model.train()指定 ...
原文：pytorch常用normalization函数
参考：https: blog.csdn.net liuxiao article details 归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization 年 Layer Normalization 年 Instance Normalization 年 Group Normalization 年 Switchable Normalization 年 将输入的图像shape记为 N, C ...
2019-05-21 15:26 0 23797 推荐指数：
相关推荐
pytorch常用损失函数
损失函数的基本用法： 得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值 1.BCELoss(二分类) 创建一个衡量目标和输出之间二进制交叉熵的criterion unreduced loss函数(即reduction参数设置为'none ...
pytorch常用的padding函数
1）ReflectionPad2d 使用输入边界的反射来填充输入tensor 对于N维的填充，使用torch.nn.functional.pad() 参数： padd ...
Pytorch 常用函数
1. torch.renorm(input, p, dim, maxnorm, out=None) → Tensor Returns a tensor where each sub-tensor o ...
pytorch常用函数总结
jupyter无法画图，不断重启的话，把这个代码放在最前面。好像是因为某些环境重复配置了？ import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' ...
[PyTorch 学习笔记] 6.2 Normalization
本章代码： https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/bn_and_initialize.py https://github.com/zhangxiann ...
Pytorch中的Batch Normalization操作
之前一直和小伙伴探讨batch normalization层的实现机理，作用在这里不谈，知乎上有一篇paper在讲这个，链接 这里只探究其具体运算过程，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×2 4为batch的大小，3为channel的数目 ...
Tensorflow Batch normalization函数
Tensorflow Batch normalization函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 stackoverflow上tensorflow实现BN的不同函数的解释 最近在运行程序时需要使用到Batch normalization方法，虽然网上 ...