做淘宝客没网站,网站站点结构图,seo公司优化,wordpress 自定义结构torch.nn.BatchNorm1d()1、BatchNorm1d(num_features, eps 1e-05, momentum0.1, affineTrue)对于2d或3d输入进行BN。在训练时#xff0c;该层计算每次输入的均值和方差#xff0c;并进行平行移动。移动平均默认的动量为0.1。在验证时#xff0c;训练求得的均值/方差将用于标…torch.nn.BatchNorm1d()1、BatchNorm1d(num_features, eps 1e-05, momentum0.1, affineTrue)对于2d或3d输入进行BN。在训练时该层计算每次输入的均值和方差并进行平行移动。移动平均默认的动量为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。num_features:表示输入的特征数。该期望输入的大小为batch_size x num_features [x width]Shape - 输入(N, C)或者(N, C, L) - 输出(N, C)或者(NCL)(输入输出相同)2、BatchNorm2d(同上)对3d数据组成的4d输入进行BN。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 widthShape - 输入(N, CH, W) - 输出(N, C, H, W)(输入输出相同)3、BatchNorm3d(同上)对4d数据组成的5d输入进行BN。以上这篇pytorch的batch normalize使用详解就是小编分享给大家的全部内容了希望能给大家一个参考也希望大家多多支持服务器之家。原文链接https://blog.csdn.net/qq_16305985/article/details/79102607
