mindspore.nn.BatchNorm3d

class mindspore.nn.BatchNorm3d(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)[源代码]

对输入的五维数据进行批归一化(Batch Normalization Layer)。

在五维输入(带有附加通道维度的mini-batch 三维输入)上应用批归一化(Batch Normalization Layer),避免内部协变量偏移。归一化在卷积网络中得到了广泛的应用。

\[y = \frac{x - \mathrm{E}[x]}{\sqrt{\mathrm{Var}[x] + \epsilon}} * \gamma + \beta\]

说明

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running_mean和running_var的公式为 \(\hat{x}_\text{new} = (1 - \text{momentum}) \times x_t + \text{momentum} \times \hat{x}\) ,其中 \(\hat{x}\) 是估计的统计量, \(x_t\) 是新的观察值。

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

  • eps (float) - 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,可以学习gama和beta。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]) - 动态均值和动态方差所使用的动量。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]) - 动态均值和动态方差所使用的动量。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,则使用当前批次数据的平均值和方差值。如果为False,则使用指定的平均值和方差值。如果为None,训练时,将使用当前批次数据的均值和方差,并更新动态均值和方差,验证过程将直接使用动态均值和方差。默认值:None。

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

输出:

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

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。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> import numpy as np
>>> import mindspore.nn as nn
>>> from mindspore import Tensor
>>> net = nn.BatchNorm3d(num_features=3)
>>> x = Tensor(np.ones([16, 3, 10, 32, 32]).astype(np.float32))
>>> output = net(x)
>>> print(output.shape)
(16, 3, 10, 32, 32)