pytorch merge_bn

最新推荐文章于 2024-11-09 09:56:17 发布

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分类专栏： pytorch知识宝典

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本文详细介绍了如何在PyTorch中进行批归一化(Batch Normalization)的融合操作，包括其在模型优化和部署过程中的重要性，以及具体实现步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

https://blog.youkuaiyun.com/zym19941119/article/details/84640433

import time
import torch
from torch import nn, optim
import torch.nn.functional as F

import sys
sys.path.append("..") 
import d2lzh_pytorch as d2l
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

def batch_norm(is_training, X, gamma, beta, moving_mean, moving_var, eps, momentum):
    # 判断当前模式是训练模式还是预测模式
    if not is_training:
        # 如果是在预测模式下，直接使用传入的移动平均所得的均值和方差
        X_hat = (X - moving_mean) / torch.sqrt(moving_var + eps)
    else:
        assert len(X.shape) in (2, 4)
        if len(X.shape) == 2:

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