比较与torch.nn.InstanceNorm2d的差异

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torch.nn.InstanceNorm2d

class torch.nn.InstanceNorm2d(
    num_features,
    eps=1e-05,
    momentum=0.1,
    affine=False,
    track_running_stats=False
)(input) -> Tensor

更多内容详见torch.nn.InstanceNorm2d

mindspore.nn.InstanceNorm2d

class mindspore.nn.InstanceNorm2d(
    num_features,
    eps=1e-5,
    momentum=0.1,
    affine=True,
    gamma_init='ones',
    beta_init='zeros'
)(x) -> Tensor

更多内容详见mindspore.nn.InstanceNorm2d

差异对比

PyTorch:在四维输入(具有额外mini-batch和channel通道的二维输入)的每个channel内部应用归一化。

MindSpore:此API实现功能与PyTorch基本一致,典型区别有两点。MindSpore中affine参数默认值为True,会对内部参数 γ 和 β 进行学习,PyTorch默认值为False,不进行参数学习;PyTorch支持track_running_stats参数,如果设置为True,会在推理中使用训练得到的均值和方差,默认值为False,MindSpore无此参数,在训练和推理中都会使用输入数据的计算均值和方差,与PyTorch的默认值行为相同。

分类

子类

PyTorch

MindSpore

差异

输入

单输入

input

x

接口输入,功能一致,仅参数名不同

参数

参数1

num_features

num_features

-

参数2

eps

eps

-

参数3

momentum

momentum

-

参数4

affine

affine

默认值不同,MindSpore默认值为True,会对内部参数 γ 和 β 进行学习,PyTorch默认值为False,不进行参数学习

参数5

track_running_stats

-

如果设置为True,PyTorch会在推理中使用训练得到的均值和方差,默认值为False,MindSpore无此参数,在训练和推理中均会使用输入数据的计算均值和方差,与PyTorch的默认值False行为相同

参数6

-

gamma_init

用于学习的变换参数 γ 初始化,默认是'ones',而PyTorch不能额外设置,只能是'ones'

参数7

-

beta_init

用于学习的变换参数 β 初始化,默认是'zeros',而PyTorch不能额外设置,只能是'zeros'

代码示例

MindSpore的affine设置为False时,与PyTorch的默认行为功能一致。

# PyTorch
from torch import nn, tensor
import numpy as np

m = nn.InstanceNorm2d(num_features=3)
input_x = tensor(np.array([[[[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]],
                          [[0.5, 0.6], [0.7, 0.8]],
                          [[0.9, 1], [1.1, 1.2]]]]).astype(np.float32))
output = m(input_x)
print(output.detach().numpy())
# [[[[-1.3411044  -0.44703478]
#    [ 0.4470349   1.3411044 ]]
#
#   [[-1.3411045  -0.44703463]
#    [ 0.44703472  1.3411046 ]]
#
#   [[-1.3411034  -0.44703388]
#    [ 0.44703573  1.3411053 ]]]]

# MindSpore
from mindspore import Tensor, nn
import numpy as np

m = nn.InstanceNorm2d(num_features=3, affine=False)
m.set_train()
input_x = Tensor(np.array([[[[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]],
                          [[0.5, 0.6], [0.7, 0.8]],
                          [[0.9, 1], [1.1, 1.2]]]]).astype(np.float32))
output = m(input_x)
print(output)
# [[[[-1.3411045  -0.4470348 ]
#    [ 0.44703496  1.3411045 ]]
#
#   [[-1.341105   -0.4470351 ]
#    [ 0.44703424  1.3411041 ]]
#
#   [[-1.3411034  -0.44703388]
#    [ 0.44703573  1.3411053 ]]]]