测试代码：
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import torchimport torch.nn as nnm = nn.BatchNorm2d(2,affine=True) #权重w和偏重将被使用input = torch.randn(1,2,3,4)output = m(input)print("输入图片：")print(input)print("归一化权重：")print(m.weight)print("归一化的偏重：")print(m.bias)print("归一化的输出：")print(output)print("输出的尺度：")print(output.size())# i = torch.randn(1,1,2)print("输入的第一个维度：")print(input[0][0])firstDimenMean = torch.Tensor.mean(input[0][0])firstDimenVar= torch.Tensor.var(input[0][0],False) #Bessel's Correction贝塞尔校正不会被使用print(m.eps)print("输入的第一个维度平均值：")print(firstDimenMean)print("输入的第一个维度方差：")print(firstDimenVar)bacthnormone = \ ((input[0][0][0][0] - firstDimenMean)/(torch.pow(firstDimenVar+m.eps,0.5) ))\ * m.weight[0] + m.bias[0]print(bacthnormone) |
输出为：
输入图片：
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tensor([[[[-2.4308, -1.0281, -1.1322, 0.9819], [-0.4069, 0.7973, 1.6296, 1.6797], [ 0.2802, -0.8285, 2.0101, 0.1286]], [[-0.5740, 0.1970, -0.7209, -0.7231], [-0.1489, 0.4993, 0.4159, 1.4238], [ 0.0334, -0.6333, 0.1308, -0.2180]]]]) |
归一化权重：
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1
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Parameter containing:tensor([ 0.5653, 0.0322]) |
归一化的偏重：
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Parameter containing:tensor([ 0., 0.]) |
归一化的输出：
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tensor([[[[-1.1237, -0.5106, -0.5561, 0.3679], [-0.2391, 0.2873, 0.6510, 0.6729], [ 0.0612, -0.4233, 0.8173, -0.0050]], [[-0.0293, 0.0120, -0.0372, -0.0373], [-0.0066, 0.0282, 0.0237, 0.0777], [ 0.0032, -0.0325, 0.0084, -0.0103]]]]) |
输出的尺度：
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1
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torch.Size([1, 2, 3, 4]) |
输入的第一个维度：
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tensor([[-2.4308, -1.0281, -1.1322, 0.9819], [-0.4069, 0.7973, 1.6296, 1.6797], [ 0.2802, -0.8285, 2.0101, 0.1286]])1e-05 |
输入的第一个维度平均值：
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1
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tensor(0.1401) |
输入的第一个维度方差：
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1
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tensor(1.6730)tensor(-1.1237) |
结论：
输出的计算公式如下
注意torch中方差实现的方法是没有使用Bessel's correction 贝塞尔校正的方差，所以在自己写的方差中不要用错了。（贝塞尔校正，即样本方差和总体方差之间区别和校正。）
以上这篇pytorch方法测试详解——归一化(BatchNorm2d)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/tmk_01/article/details/80679549
