torch与tf中的normalization

最新推荐文章于 2025-03-02 19:35:32 发布
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分类专栏： torch 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhe_csdn/article/details/128001302
本文探讨了PyTorch与TensorFlow两大深度学习框架中归一化(normalization)的具体实现方式及其应用场景,对比分析了两种框架下归一化操作的不同之处,并讨论了这些差异对于实际应用的影响。

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torch与tf中的normalization
https://blog.youkuaiyun.com/yumao1/article/details/117807096
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Batch Normalization
AI天才研究院
08-15 1000
1. 背景介绍 1.1 深度学习的挑战 深度学习近年来取得了巨大的成功，但训练深度神经网络仍然面临着一些挑战： 梯度消失/爆炸: 深层网络中，梯度在反向传播过程中可能会消失或爆炸，导致训练困难。 内部协变量偏
torch标准化_pytorch 图像中的数据预处理和批标准化实例
weixin_39990138的博客
12-21 765
目前数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化。中心化相当于修正数据的中心位置，实现方法非常简单，就是在每个特征维度上减去对应的均值，最后得到 0 均值的特征。标准化也非常简单，在数据变成 0 均值之后，为了使得不同的特征维度有着相同的规模，可以除以标准差近似为一个标准正态分布，也可以依据最大值和最小值将其转化为 -1 ~ 1 之间批标准化：BN在数据预处理的时候，我们尽量输入特征不相关且满足一个标...
torch标准化_计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例
weixin_39751195的博客
12-21 441
今天小编就为大家分享一篇计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧pytorch做标准化利用transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)，其中常用数据集的均值方差有：if 'coco' in args.dataset:mean_vals = [0.471, 0.44...
torch.nn.functional.normalize用法
月亮不知道的博客
05-18 1180
L p 范数 a = torch.Tensor([1,2,3]) # a的L1范数为 6=1+2+3;L2的范数为 sqrt(14)=sqrt(1^2+2^2+3^2) torch.nn.functional.normalize 为了方便验证，以下使用了 L1 范数 当 dim = 0 b = torch.Tensor([[1,2,3], [4,5,6]]) # shape=(2,3) b0=torch.nn.functional.normalize(b,p=1, dim=0) b Out[200]:
【学习笔记】Pytorch深度学习—Normalization_layers
白桃deep_learning博客
09-04 1446
【学习笔记】Pytorch深度学习—Normalization_layers一、为什么要进行Normalization?***`Internal Covariate Shfit`***二、常见的Normalization方法——BN、LN、IN、GN三、Normalization小结 本节课的内容主要是深度学习中常见的Normalization方法，分别是BN、LN、IN、GN；主要分为3部分内容：（1）为什么要进行Normalization？（2）常见的Normalization方法——BN、LN、IN、
torch.nn.functional.normalize详解
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12-22 2万+
torch.nn.functional.normalize torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None) 功能：将某一个维度除以那个维度对应的范数(默认是2范数)。 v=vmax⁡(∥v∥p,ϵ) v = \frac{v}{\max(\lVert v \rVert_p, \epsilon)} v=max(...
tensorflow BatchNormalization 和torch BatchNorm2d区别
最新发布
05-20
TensorFlow 中的 `tf.keras.layers.BatchNormalization` 和 PyTorch 中的 `nn.BatchNorm2d` 都实现了这一技术，但在实现细节上有显著差异。 --- #### 参数设置的区别 1. **动量参数 (Momentum)** - 在 ...
tf.norm torch.norm
03-19
### TensorFlow `tf.norm` 和 PyTorch `torch.norm` 的用法及区别 #### 一、TensorFlow `tf.norm` 在 TensorFlow 中，`tf.norm` 是用于计算张量范数的一个函数。它支持多种类型的范数计算，包括 L1 范数、L2 范数...
TensorFlow中与torch.nn.BatchNorm2d
05-05
tf.keras.layers.BatchNormalization可以应用于2D、3D、4D张量，与torch.nn.BatchNorm2d类似。在2D卷积层中，BatchNormalization通常应该放在卷积层之后、激活函数之前，可以加速训练并提高模型的泛化能力。Batch...
【Pytorch】torch.nn.functional.normalize 的正则化
anshiquanshu的专栏
03-10 2286
本质 torch.nn.functional.normalize(input,p=2,dim=1,eps=1e-12,out=None) 本质上就是按照某个维度计算范数，p表示计算p范数（等于2就是2范数），dim计算范数的维度（这里为1，一般就是通道数那个维度） 官方参考 官方api：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#normalize 源码： def normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, ou...
深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用
一个AI从业者的博客
03-02 2118
**归一化**（Normalization）是提升模型性能、加速训练的重要技巧。归一化方法可以帮助减少梯度消失或爆炸的问题，提升模型的收敛速度，且对最终模型的性能有显著影响。本文将以 PyTorch 为例，介绍4种常见的归一化方法：BatchNorm、Layer Norm、Instance Norm、Group Norm，并详细讲解它们的原理和公式。
[Pytorch函数]常用的normalization函数
qq_41568188的博客
07-11 1308
归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（2015年）、Layer Normalization（2016年）、Instance Normalization（2017年）、Group Normalization（2018年）、Switchable Normalization（2019年）； 将输入的图像shape记为[N, C, H, W]，这几个方法主要的区别就是在， batchNorm是在batch上，对NHW做归一化，对小batchsize效果不好； layerNorm在
【Pytorch学习笔记九】 深度学习中数据的归一化（Normalization）
QHCV的博客
09-03 4888
在某些线性规划问题中，特征的数值范围和标签的数值范围差别很大，或者不同特征之间的数值范围差别很大。这时，某些权重值可能会特别大，这为优化器学习这些权重值带来了困难。在这种情况下常常对数据进行归一化（normalization），使得优化器面对的每个特征的数值或标签的数值在一个相对固定的范围内。
tf.nn学习之l2_normalize（tf.math.l2_normalize）
spiderfu的博客
06-05 6590
现在都统一称呼为tf.math.l2_normalize tf1.15版本 别名： tf.compat.v1.linalg.l2_normalize tf.compat.v1.math.l2_normalize tf.compat.v1.nn.l2_normalize tf.linalg.l2_normalize tf.nn.l2_normalize 作用 对于axis = 0的1-D张量,计算如下： output = x / sqrt(max(sum(x**2), epsilon)) 对于具有更多维度的
pytorch中的归一化函数
thy0000的博客
10-13 4579
在 PyTorch 的nn模块中，有一些常见的归一化函数，用于在深度学习模型中进行数据的标准化和归一化。这些函数用于批量归一化 (Batch Normalization) 操作。它们可以应用于一维、二维和三维数据，通常用于卷积神经网络中。批量归一化有助于加速训练过程，提高模型的稳定性。Layer Normalization 是一种归一化方法，通常用于自然语言处理任务中。它对每个样本的每个特征进行归一化，而不是对整个批次进行归一化。可用于一维数据。
python实现pytorch中的Normalization
He_YI的博客
11-24 2992
Normalization原理 bn = torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) #input: (N, C, L) num_features=C or (N, L) num_features=L #output:(N, C, L) or (N, L) bn = torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-
tf.nn.l2_normalize L2范化函数详解
dingding的专栏
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tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 上式： x为输入的向量； dim为l2范化的维数，dim取值为0或0或1；取0为按列范化，取1为按行范化，也可以取其他数值 epsilon的范化的最小值边界； 举例: import tensorflow as tf input_data = tf.constant([[1.0,2,...
tf.nn.l2_normalize的使用
一新新的小白的博客
08-24 3460
tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 上式： x为输入的向量； dim为l2范化的维数，dim取值为0或0或1； epsilon的范化的最小值边界； 按例计算 例1： import tens...
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