pytorch torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

此函數的作用是對輸入的每個batch數據做歸一化處理,目的是數據合理分布，加速計算過程，函數為：

 

 

num_features:為輸入的數據的通道數,

eps：使分母不為零，保持數據的穩定

momentum:用於在訓練時對均值和方差的估計

affine：為True時表示γ和β是可學習的參數，為False表示γ和β是不可學習的參數，此時γ=1，β=0；

track_running_stats=True;整個batch的方差和均值