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人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）

	1.nn.BatchNorm1d(num_features)
            1.对小批量(mini-batch)的2d或3d输入进行批标准化(Batch Normalization)操作
            2.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 width]'
                    意思即输入大小的形状可以是'batch_size x num_features' 和 'batch_size x num_features x width' 都可以。
                    （输入输出相同）
                    输入Shape：（N, C）或者(N, C, L)
                    输出Shape：（N, C）或者（N，C，L）
 
              eps：为保证数值稳定性（分母不能趋近或取0）,给分母加上的值。默认为1e-5。
              momentum：动态均值和动态方差所使用的动量。默认为0.1。
              affine：一个布尔值，当设为true，给该层添加可学习的仿射变换参数。
            3.在每一个小批量（mini-batch）数据中，计算输入各个维度的均值和标准差。gamma与beta是可学习的大小为C的参数向量（C为输入大小）
              在训练时，该层计算每次输入的均值与方差，并进行移动平均。移动平均默认的动量值为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。 
            4.例子
                    >>> # With Learnable Parameters
                    >>> m = nn.BatchNorm1d(100) #num_features指的是randn(20, 100)中（N, C）的第二维C
                    >>> # Without Learnable Parameters
                    >>> m = nn.BatchNorm1d(100, affine=False)
                    >>> input = autograd.Variable(torch.randn(20, 100)) #输入Shape：（N, C）
                    >>> output = m(input)  #输出Shape：（N, C）
                    
        2.nn.BatchNorm2d(num_features)
            1.对小批量(mini-batch)3d数据组成的4d输入进行批标准化(Batch Normalization)操作
            2.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'
                    （输入输出相同）
                        输入Shape：（N, C，H, W)
                        输出Shape：（N, C, H, W）
              eps： 为保证数值稳定性（分母不能趋近或取0）,给分母加上的值。默认为1e-5。
              momentum： 动态均值和动态方差所使用的动量。默认为0.1。
              affine： 一个布尔值，当设为true，给该层添加可学习的仿射变换参数。
            3.在每一个小批量（mini-batch）数据中，计算输入各个维度的均值和标准差。gamma与beta是可学习的大小为C的参数向量（C为输入大小）
              在训练时，该层计算每次输入的均值与方差，并进行移动平均。移动平均默认的动量值为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。
            4.例子
                >>> # With Learnable Parameters
                >>> m = nn.BatchNorm2d(100) #num_features指的是randn(20, 100, 35, 45)中（N, C，H, W)的第二维C
                >>> # Without Learnable Parameters
                >>> m = nn.BatchNorm2d(100, affine=False)
                >>> input = autograd.Variable(torch.randn(20, 100, 35, 45))  #输入Shape：（N, C，H, W)
                >>> output = m(input)
 
        3.nn.BatchNorm3d(num_features)
            1.对小批量(mini-batch)4d数据组成的5d输入进行批标准化(Batch Normalization)操作
            2.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 depth x height x width'
                    （输入输出相同）
                     输入Shape：（N, C，D, H, W)
                     输出Shape：（N, C, D, H, W）
  
              eps： 为保证数值稳定性（分母不能趋近或取0）,给分母加上的值。默认为1e-5。
              momentum： 动态均值和动态方差所使用的动量。默认为0.1。
              affine： 一个布尔值，当设为true，给该层添加可学习的仿射变换参数。

            3.在每一个小批量（mini-batch）数据中，计算输入各个维度的均值和标准差。gamma与beta是可学习的大小为C的参数向量（C为输入大小）
              在训练时，该层计算每次输入的均值与方差，并进行移动平均。移动平均默认的动量值为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。
            4.例子
                >>> # With Learnable Parameters
                >>> m = nn.BatchNorm3d(100)  #num_features指的是randn(20, 100, 35, 45, 10)中（N, C, D, H, W）的第二维C
                >>> # Without Learnable Parameters
                >>> m = nn.BatchNorm3d(100, affine=False)  #num_features指的是randn(20, 100, 35, 45, 10)中（N, C, D, H, W）的第二维C
                >>> input = autograd.Variable(torch.randn(20, 100, 35, 45, 10)) #输入Shape：（N, C, D, H, W） 
                >>> output = m(input)
	

最后

以上就是想人陪路灯为你收集整理的Pytorch：BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d日萌社的全部内容，希望文章能够帮你解决Pytorch：BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d日萌社所遇到的程序开发问题。

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