tensorflow中Batch Normalization的不同实现

最新推荐文章于 2024-04-08 11:15:14 发布

wanghua609

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38145317/article/details/96132250

本文探讨了 TensorFlow 中 Batch Normalization 的不同实现，包括 tf.layers.BatchNormalization、tf.layers.batch_normalization、tf.keras.layers.BatchNormalization 和 tf.nn.batch_normalization。区分了高级 API 和低级 API，同时详细解释了各个 API 的行为特点，如 TensorFlow API 与 Keras API 的区别，并分析了它们在处理张量均值和方差上的差异。建议在大多数情况下使用 tf.layers.batch_normalization，因为其负责管理和计算运行时的统计信息。

在tensorflow中,Batch Normalization有不同实现

tf.layers.BatchNormalization

tf.layers.batch_normalization

tf.keras.layers.BatchNormalization

tf.nn.batch_normalization

上述4个API按层次可分为两类:

高级API:tf.layers.BatchNormalization,tf.layers.batch_normalization,tf.keras.layers.BatchNormalization

低级API:tf.nn.batch_normalization

上述4个API按行为可分为两类:

TensorFlow API：tf.layers.BatchNormalization、tf.layers.batch_normalization、tf.nn.batch_normalization
Keras API：tf.keras.layers.BatchNormalization

keras.layers.BatchNormalization会指向site_packages/keras/layers/normalization.py

tf.keras.layers.BatchNormalization会指向site_packages/tensorflow/python/keras/layers/normalization.py

通过查看源代码,发现实现完全不同

https://blog.youkuaiyun.com/jiruiyang/article/details/77202674

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