python batchnorm2d_PyTorch中的nn.BatchNorm2d

class _NormBase(Module):   #源码

"""Common base of _InstanceNorm and _BatchNorm"""

_version = 2

__constants__ = ['track_running_stats', 'momentum', 'eps',

'num_features', 'affine']

def __init__(self, num_features, eps=1e-5, momentum=0.1, affine=True,

track_running_stats=True):

super(_NormBase, self).__init__()

self.num_features = num_features

self.eps = eps

self.momentum = momentum

self.affine = affine

self.track_running_stats = track_running_stats

if self.affine:

self.weight = Parameter(torch.Tensor(num_features))

self.bias = Parameter(torch.Tensor(num_features))

else:

self.register_parameter('weight', None)

self.register_parameter('bias', None)

if self.track_running_stats:

self.register_buffer('running_mean', torch.zeros(num_features))

self.register_buffer('running_var', torch.ones(num_features))

self.register_buffer('num_batches_tracked', torch.tensor(0, dtype=torch.long))

else:

self.register_parameter('running_mean', None)

self.register_parameter('running_var', None)

self.register_parameter('num_batches_tracked', None)

self.reset_parameters()

torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

目前PyTorch官方并没有推出nn.LazyConv2d模块。不过,你可以通过自定义nn.Module来实现懒惰卷积操作。懒惰卷积指的是只在需要时才计算卷积结果,可以通过定义一个forward函数来实现。 以下是一个示例代码: ``` python import torch import torch.nn as nn class LazyConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size): super(LazyConv2d, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.kernel_size = kernel_size self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(out_channels, in_channels, kernel_size, kernel_size)) self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(out_channels)) self.reset_parameters() def reset_parameters(self): nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) if self.bias is not None: fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound) def forward(self, x, mask=None): if mask is None: mask = torch.ones_like(x) mask = F.conv2d(mask, torch.ones_like(self.weight), padding=self.kernel_size//2) weight = self.weight * mask return F.conv2d(x, weight, bias=self.bias, padding=self.kernel_size//2) ``` 在这个模块中,我们定义了一个懒惰卷积操作。在forward函数中,我们首先使用一个与输入张量x相同形状的掩膜来计算需要卷积的区域,然后根据这个掩膜计算权重。最后使用权重和偏置进行卷积。 需要注意的是,这个模块并不是真正的懒惰卷积,因为它在每次前向传播时都会重新计算权重。如果你需要真正的懒惰卷积,你可能需要使用一些高级技巧,例如在反向传播时计算权重梯度。
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