關(guān)于nn.BatchNorm1d()用法及說(shuō)明
nn.BatchNorm1d()用法
torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
num_features– 特征維度eps– 為數(shù)值穩(wěn)定性而加到分母上的值。momentum– 移動(dòng)平均的動(dòng)量值。affine–一個(gè)布爾值，當(dāng)設(shè)置為真時(shí)，此模塊具有可學(xué)習(xí)的仿射參數(shù)。
這里其他幾個(gè)參數(shù)都不重要，只需要看num_features就可以了。
num_features就是你需要?dú)w一化的那一維的維度。
nn.BatchNorm1d本身不是給定輸入矩陣，輸出歸一化結(jié)果的函數(shù)，而是定義了一個(gè)方法，再用這個(gè)方法去做歸一化。
BN = nn.BatchNorm1d(100) input = torch.randn(20, 100) output = m(input)
我們首先定義了一個(gè)歸一化的函數(shù)BN，需要?dú)w一化的維度為100，其他參數(shù)為默認(rèn)。
然后隨機(jī)初始化一個(gè)20×100的矩陣input，再用BN對(duì)這個(gè)矩陣歸一化。
函數(shù)的input可以是二維或者三維。
- 當(dāng)input的維度為（N, C）時(shí)，BN將對(duì)C維歸一化；
- 當(dāng)input的維度為(N, C, L) 時(shí)，歸一化的維度同樣為C維。
使用nn.BatchNorm1d出現(xiàn)RuntimeError
pytorch模型中添加batchnorm過(guò)程中出現(xiàn)錯(cuò)誤
RuntimeError: running_mean should contain 1 elements not 512
錯(cuò)誤來(lái)自于nn.BatchNorm1d(N)，其中N=channels
解決辦法
將輸入重新排列
video = video.view(-1, video.shape[-1])
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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