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- 界面错误，无法指导操作。

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mindspore.nn.BatchNorm2d

class mindspore.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True, gamma_init='ones', beta_init='zeros', moving_mean_init='zeros', moving_var_init='ones', use_batch_statistics=None, data_format='NCHW')

对输入的四维数据进行批归一化(Batch Normalization Layer)。

在四维输入（具有额外通道维度的小批量二维输入）上应用批归一化处理，以避免内部协变量偏移。批归一化广泛应用于卷积网络中。请见论文 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 。使用mini-batch数据和学习参数进行训练，这些参数见以下公式。

$$y=\frac{x-\mathrm{E}[x]}{\sqrt{\mathrm{Var}[x]+ϵ}}\ast \gamma +\beta$$

Note

BatchNorm的实现在图模式和PyNative模式下是不同的，因此不建议在网络初始化后更改其模式。

需要注意的是，更新 $moving\mathrm{\_}mean$ 和 $moving\mathrm{\_}var$ 的公式为：

$$\begin{array}{r}\text{moving\_mean}=\text{moving\_mean*momentum}+{\mu }_{\beta }\text{*(1−momentum)}\\ \text{moving\_var}=\text{moving\_var*momentum}+{\sigma }_{\beta }^2\text{*(1−momentum)}\end{array}$$

其中， $moving\mathrm{\_}mean$ 是更新后的均值， $moving\mathrm{\_}var$ 是更新后的方差， ${\mu }_{\beta },{\sigma }_{\beta }^2$ 是每一批的数据的观测值(均值和方差)。

参数：

• num_features (int) - 指定输入Tensor的通道数量，输入Tensor的size为 $(N,C,H,W)$ 。

• eps (float) - $ϵ$ 加在分母上的值，以确保数值稳定。默认值：1e-5。

• momentum (float) - 动态均值和动态方差所使用的动量。默认值：0.9。

• affine (bool) - bool类型。设置为True时，可学习 $\gamma$ 和 $\beta$ 值。默认值：True。

• gamma_init (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - $\gamma$ 参数的初始化方法。str的值引用自函数 mindspore.common.initializer，包括’zeros’、’ones’等。默认值：’ones’。

• beta_init (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - $\beta$ 参数的初始化方法。str的值引用自函数 mindspore.common.initializer，包括’zeros’、’ones’等。默认值：’zeros’。

• moving_mean_init (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 动态平均值的初始化方法。str的值引用自函数 mindspore.common.initializer，包括’zeros’、’ones’等。默认值：’zeros’。

• moving_var_init (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 动态方差的初始化方法。str的值引用自函数 mindspore.common.initializer，包括’zeros’、’ones’等。默认值：’ones’。

• use_batch_statistics (bool) - 如果为True，则使用当前批处理数据的平均值和方差值，并跟踪运行平均值和运行方差。如果为False，则使用指定值的平均值和方差值，不跟踪统计值。如果为None，则根据训练和验证模式自动设置 use_batch_statistics 为True或False。在训练时， use_batch_statistics会 设置为True。在验证时， use_batch_statistics 会自动设置为False。默认值：None。

• data_format (str) - 数据格式可为’NHWC’或’NCHW’。默认值：’NCHW’。

输入：

• x (Tensor) - 输入shape为 $(N,C_{in},H_{in},W_{in})$ 的Tensor。

输出：

Tensor，归一化后的Tensor，shape为 $(N,C_{out},H_{out},W_{out})$ 。

异常：

• TypeError - num_features 不是整数。

• TypeError - eps 不是浮点数。

• ValueError - num_features 小于1。

• ValueError - momentum 不在范围[0, 1]内。

• ValueError - data_format 既不是’NHWC’也不是’NCHW’。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore.nn as nn
>>> from mindspore import Tensor
>>> net = nn.BatchNorm2d(num_features=3)
>>> x = Tensor(np.ones([1, 3, 2, 2]).astype(np.float32))
>>> output = net(x)
>>> print(output)
[[[[ 0.999995 0.999995 ]
   [ 0.999995 0.999995 ]]
  [[ 0.999995 0.999995 ]
   [ 0.999995 0.999995 ]]
  [[ 0.999995 0.999995 ]
   [ 0.999995 0.999995 ]]]]