关于Pytorch的parameters()里面，BN layer没有running_mean和running_var

最新推荐文章于 2025-05-16 10:25:31 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zjucor/article/details/87199426
探讨PyTorch中Batch Normalization(BN)层的可学习参数alpha和beta，及非学习参数running_mean和running_var的区别。running_mean和running_var在训练过程中统计得出，不包含在model.parameters()内。

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pytorch merge_bn
jacke121的专栏
07-26 2815
https://blog.youkuaiyun.com/zym19941119/article/details/84640433
BN层的running_mean更新机制
weixin_43490422的博客
04-23 5459
Pytorch对BatchNorm2d的官方解释文档如上所示，提到： running_mean = 0.1 * mean + 0.9 * running_mean 也就是说，当前批次在某通道的均值 * 0.1 + 之前得到的running_mean * 0.9,而如果是第0批次，则running_mean初始化为0.0，也就是第0批次的running_mean = 0.1 * mean. ...
pytorch 14.2 Batch Normalization的pytorch代码实现
weixin_45311418的博客
05-16 695
BatchNorm类的三个核心参数num_features：输入数据的特征数量（假设为n），也就是前一层神经元数量或原始数据集特征数量，根据此前的论述，BN层最终构建的是一个n*n的对角矩阵，对角线元素包含γ\gammaγ，并且截距项为β\betaβ；eps：方差分母修正项，为了防止分母为0，一般取值为1e-5，也就是类默认值；affine：是否进行仿射变换，需要注意的是，此时进行仿射变换时将使用无偏估计进行期望和方差的计算，并且初始条件下γ1β0γ1β0。
pytorch merge bn (model from mmdetec)
cunyizhang的博客
10-15 404
import os import torch src_weight = 'epoch_12.pth' model = torch.load(src_weight) weight = model['state_dict'] filter_names = [] layer_names = list(weight.keys()) for layer_name in layer_names: ...
running_mean和running_var
Ken的博客
08-13 8644
最近在看yolov4的pytorch源码，下面的这段代码，有些疑问，涉及到了running_mean和running_var def load_conv_bn(buf, start, conv_model, bn_model): num_w = conv_model.weight.numel() num_b = bn_model.bias.numel() bn_model.bias.data.copy_(torch.from_numpy(buf[start:start + num_b
PyTorch中BN层与CONV层的融合（merge_bn）
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zym19941119的博客
11-29 1万+
之前发了很久之前写好的一篇关于Caffe中merge_bn的博客，详情可见 Caffe中BN层与CONV层的融合（merge_bn） 今天由于工作需要要对PyTorch模型进行merge_bn，发现网上貌似还没有类似的现成代码，决定自己写个脚本，思路和方法见上面的博客即可，具体的步骤如下： 要求安装的包有 numpy torch, torchvision cv2 准备好自己的PyTorch...
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for HRNet: Missing key(s) in state_dict: "conv2.weight", "bn2.weight", "bn2.bias", "bn2.running_mean", "bn2.running_var", "layer1.3.conv1.weight", "layer1.3.bn1.weight", "layer1.3.bn1.bias", "layer1.3.bn1.running_mean", "layer1.3.bn1.running_var", "layer1.3.conv2.weight", "layer1.3.bn2.weight", "layer1.3.bn2.bias", "layer1.3.bn2.running_mean", "layer1.3.bn2.running_var", "layer1.3.conv3.weight", "layer1.3.bn3.weight", "layer1.3.bn3.bias", "layer1.3.bn3.running_mean", "layer1.3.bn3.running_var", "transition1.0.0.weight", "transition1.0.1.weight", "transition1.0.1.bias", "transition1.0.1.running_mean", "transition1.0.1.running_var", "transition1.1.0.0.weight", "transition1.1.0.1.weight", "transition1.1.0.1.bias", "transition1.1.0.1.running_mean", "transition1.1.0.1.running_var", "stage2.0.branches.0.0.conv1.weight", "stage2.0.branches.0.0.bn1.weight", "stage2.0.branches.0.0.bn1.bias", "stage2.0.branches.0.0.bn1.running_mean", "stage2.0.branches.0.0.bn1.running_var", "stage2.0.branches.0.0.conv2.weight", "stage2.0.branches.0.0.bn2.weight", "stage2.0.branches.0.0.bn2.bias", "stage2.0.branches.0.0.bn2.running_mean", "stage2.0.branches.0.0.bn2.running_var", "stage2.0.branches.0.1.conv1.weight", "stage2.0.branches.0.1.bn1.weight", "stage2.0.branches.0.1.bn1.bias", "stage2.0.branches.0.1.bn1.running_mean", "stage2.0.branches.0.1.bn1.running_var", "stage2.0.branches.0.1.conv2.weight", "stage2.0.branches.0.1.bn2.weight", "stage2.0.branches.0.1.bn2.bias", "stage2.0.branches.0.1.bn2.running_mean", "stage2.0.branches.0.1.bn2.running_var", "stage2.0.branches.0.2.conv1.weight", "stage2.0.branches.0.2.bn1.weight", "stage2.0.branches.0.2.bn1.bias", "stage2.0.branches.0.2.bn1.running_mean", "stage2.0.branches.0.2.bn1.running_var", "stage2.0.branches.0.2.conv2.weight", "stage2.0.branches.0.2.bn2.weight", "stage2.0.branches.0.2.bn2.bias", "stage2.0.branches.0.2.bn2.running_mean", "stage2.0.branches.0.2.bn2.running_var", "stage2.0.branches.0
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我们正在处理一个关于加载HRNet模型时出现state_dict键缺失错误的问题。根据用户提供的引用内容，我们可以分析问题原因并给出解决方案。 引用[1]提到，当使用`strict=True`加载预训练权重时，要求预训练权重的键与...
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联邦学习模拟实验中涉及模型参数的聚合和广播，需要提取模型参数。这个时候一般有两个选择，model.parameters() 和 model.state.dict()。 表面上看这两者的区别只在于 model.parameters() 方法返回的是一个生成器generator，里面只有模型的参数，而没有对应的网络层名称；而model.state_dict() 返回的则是一个字典 {key:value}，key 时网络层名称，value 则是该层的参数。 但我实际做实验的时候发现，分别用这两种方法进行聚合的实验
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微调时冻结批处理正则化层(BN)的意义在哪
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冻结bn的意义
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自定义BatchNormal动量更新变量running mean均值与running var方差多GPU环境（使用nn.DataParallel包装模型）不更新问题
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主要介绍了浅谈pytorch中的BN层的注意事项，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
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Pytorch中BatchNorm中running_mean和running_var的计算方法
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以下的过程中都是在train模式下进行的，并且没有进行损失计算和梯度更新， 但这个过程中running_mean和running_var会进行更新，所以也验证了 running_mean和running_var只受模型的模式（train模型或eval模型)的影响， 与是否进行反向传播(loss.backward)和梯度更新(optimiter.step)没有关系。 实验一： 1. 标准库函数的参数设置为 torch.nn.BatchNorm1d(linear1_features,momentum=0.1..
running_mean和running_var的计算方式
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参考链接： https://www.johndcook.com/blog/standard_deviation/ https://www.zhihu.com/question/314505455/answer/1025527665 两种计算方差的公式 第一种： 第二种 ： 均值的计算方法 在线计算 附上代码： class RunningStat { public: RunningStat() : m_n(0) {} ..
pytorch 批量归一化BatchNorm1d和BatchNorm2d的用法、BN层参数 running_mean running_var变量计算 验证
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class torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True) 参数： num_features： 来自期望输入的特征数，C from an expected input of size (N,C,L) or L from input of size (N,L) eps： 为保证数值稳定性（分母不能趋近或取0）,给分母加上的值。默认为1e-5。 momentum： 动态均值和动态方差所使用的动量。默认为0.1
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本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第10篇。 作者：李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智...
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