PyTorch中的Batch Normalization
Pytorch中的BatchNorm的API主要有： 一般來說pytorch中的模型都是繼承nn.Module類的，都有一個屬性trainning指定是否是訓練狀態，訓練狀態與否將會影響到某些層的參數是否是固定的，比如BN層或者Dropout層。通常用model.train()指定 ...
原文：pytorch常用normalization函數
參考：https: blog.csdn.net liuxiao article details 歸一化層，目前主要有這幾個方法，Batch Normalization 年 Layer Normalization 年 Instance Normalization 年 Group Normalization 年 Switchable Normalization 年 將輸入的圖像shape記為 N, C ...
2019-05-21 15:26 0 23797 推薦指數：
相關推薦
pytorch常用損失函數
損失函數的基本用法： 得到的loss結果已經對mini-batch數量取了平均值 1.BCELoss(二分類) 創建一個衡量目標和輸出之間二進制交叉熵的criterion unreduced loss函數(即reduction參數設置為'none ...
pytorch常用的padding函數
1）ReflectionPad2d 使用輸入邊界的反射來填充輸入tensor 對於N維的填充，使用torch.nn.functional.pad() 參數： padd ...
Pytorch 常用函數
1. torch.renorm(input, p, dim, maxnorm, out=None) → Tensor Returns a tensor where each sub-tensor o ...
pytorch常用函數總結
jupyter無法畫圖，不斷重啟的話，把這個代碼放在最前面。好像是因為某些環境重復配置了？ import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' ...
[PyTorch 學習筆記] 6.2 Normalization
本章代碼： 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討batch normalization層的實現機理，作用在這里不談，知乎上有一篇paper在講這個，鏈接 這里只探究其具體運算過程，我們假設在網絡中間經過某些卷積操作之后的輸出的feature map的尺寸為4×3×2×2 4為batch的大小，3為channel的數目 ...
Tensorflow Batch normalization函數
Tensorflow Batch normalization函數 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 參考文獻 stackoverflow上tensorflow實現BN的不同函數的解釋 最近在運行程序時需要使用到Batch normalization方法，雖然網上 ...