關(guān)于nn.BatchNorm1d()用法及說明
更新時間：2023年08月03日 16:27:35 作者：Code_demon
這篇文章主要介紹了關(guān)于nn.BatchNorm1d()用法及說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
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– 移動平均的動量值。affine–一個布爾值，當(dāng)設(shè)置為真時，此模塊具有可學(xué)習(xí)的仿射參數(shù)。
這里其他幾個參數(shù)都不重要，只需要看num_features就可以了。
num_features就是你需要歸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)，而是定義了一個方法，再用這個方法去做歸一化。
BN = nn.BatchNorm1d(100) input = torch.randn(20, 100) output = m(input)
我們首先定義了一個歸一化的函數(shù)BN，需要歸一化的維度為100，其他參數(shù)為默認(rèn)。
然后隨機(jī)初始化一個20×100的矩陣input，再用BN對這個矩陣歸一化。
函數(shù)的input可以是二維或者三維。
- 當(dāng)input的維度為（N, C）時，BN將對C維歸一化；
- 當(dāng)input的維度為(N, C, L) 時，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過程中出現(xiàn)錯誤
RuntimeError: running_mean should contain 1 elements not 512
錯誤來自于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)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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