tensorflow中batch_norm使用

本篇文章主要用来记录使用tensorflow中batch_norm时遇到的问题,以便自己后续查阅:

batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练,加速收敛速度以及提供网络稳定性的算法,目前应该是深度网络中不可或缺的一部分,具体说来batchnorm有哪些用处呢?

1、加速训练收敛的特征,可以初始化较大的学习率,训练过程学习率的衰减也可以很快。

2、提高网络的泛化性能,不用过多的去关注网络的dropout,L2正则化参数(实际在网络构建时还是可以加入L2正则化)等参数的选择问题。

3、不再使用局部归一化层,BN就起到这样一个归一化的作用。

4、训练时的数据可以更加的无序。

不清楚具体实现以及作用的可以移步https://arxiv.org/abs/1502.03167看一下原著,具体怎么理解batchnorm这篇文章就不再讨论了,可以参考网上的很多博客,这儿我主要记录我使用batchnorm函数的一些心得以及遇到的可以说是比较大的坑了。

这儿得特别理解一下batch_norm得公式:y=r(x-u)/a+b,

据我所知batchnorm在tensorflow里面有比较常见的三种实现方式:tf.nn.batch_normalization、tf.layers.batch_norm、tf.contrib.layers.batch_norm(slim),这三个函数的封装是逐个递进的,建议使用后面两个。

 

 

### 解决方案 在 TensorFlow v2 版本中,`batch_norm` 已被移除,取而代之的是 `tf.layers.batch_normalization` 或者更高层次的封装方法。如果遇到 `'tensorflow._api.v2.compat.v1.layers' 模块中没有 batch_norm 属性` 的错误,可以按照以下方式解决问题。 #### 替换旧版 API 调用 为了兼容新版本,应将原有的调用替换为新的实现方式。具体来说: - 将 `import tensorflow as tf` 替换为 `import tensorflow.compat.v1 as tf; tf.disable_v2_behavior()`[^1]。 - 使用 `tf.layers.batch_normalization` 来替代原来的 `tf.contrib.layers.batch_norm` 函数[^1]。 需要注意的是,除了函数名的变化外,部分参数也发生了调整。例如,在原函数中的某些参数可能已被重命名或者废弃。因此建议查阅官方文档以获取最新参数列表。 以下是修改后的代码示例: ```python import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() def apply_batch_normalization(inputs, training=True): normalized = tf.layers.batch_normalization( inputs=inputs, axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, scale=True, beta_initializer=tf.zeros_initializer(), gamma_initializer=tf.ones_initializer(), moving_mean_initializer=tf.zeros_initializer(), moving_variance_initializer=tf.ones_initializer(), trainable=True, name="bn", reuse=None ) return normalized ``` 此外,对于更复杂的模型结构,还可以考虑使用 Keras 提供的高级接口来简化操作流程。Keras 是 TensorFlow 官方支持的一个高层神经网络库,它提供了更加直观易懂的方法定义和训练模型[^2]。 例如通过继承自 `Dense` 类创建全连接层实例时可以直接指定激活函数等超参设置从而减少额外配置工作量[^2]: ```python from tensorflow.keras import layers dense_layer = layers.Dense(units=64, activation='relu') output = dense_layer(input_tensor) ``` 以上就是针对该问题的具体处理办法以及推荐做法。
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