测试代码:
import torch import torch.nn as nn m = 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:
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:
Parameter containing: tensor([ 0.5653, 0.0322])
归一化的偏重:
Parameter containing: tensor([ 0., 0.])
归一化的输出:
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:
torch.Size([1, 2, 3, 4])
输入的第一个维度:
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:
tensor(0.1401)
输入的第一个维度方差:
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。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2024年10月06日
2024年10月06日
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- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]