torch中 nn.BatchNorm1d

torch中 nn.BatchNorm1d

官网：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.BatchNorm1d.html#torch.nn.BatchNorm1d

torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)

• num_features：输入的特征通道的数量。
• eps：分母中添加的值，以避免除以零。
• momentum：用于计算 running mean 和 running variance 的动量。
• affine：一个布尔值，指定是否应用可学习的仿射变换。
• track_running_stats：一个布尔值，指定是否跟踪 running mean 和 running variance。
• device：指定张量的设备 (CPU 或 CUDA)。
• dtype：指定张量的数据类型。

一维批标准化层，可以用于神经网络中的卷积层或全连接层，有助于加速模型训练并提高模型的泛化能力。