文章目录引入1 批量归一化层1.1 全连接层的批量归一化1.2 卷积层的批量归一化2 代码实现util.SimpleTool 引入 模型训练时，批量归一化利用小批量上的均值和标准差，不断地对神经网络中间输出进行调整，从而使得整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。【1】李沐、Aston Zhang等老师，《动手学深度学习》1 批量归一化层 全连接层和卷积层的批量归一化稍有不同1.1 全连接层
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2024-06-21 12:30:16
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说明： 1.此仅为个人学习过程中之笔记，可能会有错误，如若读者发现错误，欢迎指出。 2.不定期更新BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值，对小batchsize效果不好；BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布L
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2023-08-09 16:44:50
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# Pytorch 3D数据归一化教程
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经遇到过需要对3维数据进行归一化的情况。在PyTorch中，实现3维数据的归一化并不难，但对于刚入行的小白来说可能会有些困惑。在本篇文章中，我将会教你如何实现"pytorch 3维数据归一化"。
## 整体流程
首先，让我们来看看整个流程，你可以按照下面的表格逐步进行操作：
```mermaid
erDiagram
原创
2024-04-24 07:57:59
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图片和数据之间的转换，有两个要点，一个是size的transpose，一个是归一化和反归一化。 torch里数据的格式是（数量通道数长宽），而初始图片读取得到的格式是（长宽通道数），因此在转变时得用 transpose 转置一下。归一化和反归一化，前者是为了把图片数据转换到神经网络友好的数值范围，后者是为了还原到人眼友好的数值范围。1 将图片数值化主要包括图片的读取和转置操作。图片的读取有更好的方
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2023-10-24 06:33:39
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一、对卷积层做批量归一化和对全连接做批量归一化的区别卷积层之后的输出是4维（m,c,p,q），全连接层之后的输出是2维（m，d）m是batchsize，d是神经元个数 。卷积是对 m x p x q 做归一化，全连接是对d做归一化 。训练时，归一化是以batch为单位对每个batch计算均值和方差。测试时，使用移动平均估算整个训练数据的样本均值和方差。这是因为预测时不是一batch一batch这样
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2023-09-02 08:35:22
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labels = np.array(Image.open(bmp_file), dtype=np.uint8)
h,w,_ = image.shape
n_class = 12
mask = np.zeros((h,w,n_class),dtype=np.float32)
for i in range(n_class):
one_hot[labels==i,i] = 1
return map, i
一张正常的图，或者说是人眼习惯的图是这样的：但是，为了神经网络更快收敛，我们在深度学习网络过程中通常需要将读取的图片转为tensor并归一化（此处的归一化指transforms.Normalize()操作）输入到网络中进行系列操作。如果将转成的tensor再直接转为图片，就会变成下图，和我们眼睛看到是不一样感觉。这是因为，将图片转为tensor并归一化，tensor之中会有负值，和我们正常看到的是
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2023-09-11 12:29:12
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还是torch的学习啊~~~~ 一，归一化层概述归一化技术对于训练深度神经网络非常重要。它们的主要作用是让模型的中间层的输入分布稳定在合适的范围，加快模型训练过程的收敛速度，并提升模型对输入变动的抗干扰能力。各种归一化层使用的公式都是一样的，如下所示：其中的 和 是可学习的参数。注意到，当 恰好取标准差，恰好取均值时，归一化层刚好是一
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2023-09-01 22:07:54
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## Pytorch对二维数组归一化
在机器学习和深度学习中，数据预处理是非常重要的一环。其中，对数据进行归一化（Normalization）是一种常见的操作，可以帮助模型更快地收敛并提高模型的精度。在Pytorch中，我们可以很方便地对二维数组进行归一化操作。
### 什么是归一化？
归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定的范围。在深度学习中，对数据进行归一化可以加快模型训练的收敛速度
原创
2024-05-30 05:53:49
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文章目录1 为什么要归一化？2.归一化对比3 pytorch中的归一化 1 为什么要归一化？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。torch.
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2023-10-25 22:00:37
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# PyTorch 对 RGB 图像数据进行归一化的教学
在深度学习中，数据的预处理是一个至关重要的步骤。图像数据通常需要进行归一化，以提高模型的收敛速度和性能。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 对 RGB 图像数据进行归一化。我们会通过简单的步骤和代码示例来实现这一目标。
## 整体流程
为帮助你更好地理解归一化的过程，我们将整个流程以表格的形式展现如下：
| 步骤
# PyTorch如何对特征进行行归一化
## 引言
在机器学习和深度学习中，数据预处理是一个非常重要的步骤。其中，特征归一化是常用的预处理技术之一，它有助于提高模型的性能和收敛速度。
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch对特征进行行归一化。我们将解决一个实际问题，并提供示例代码来演示如何实现。
## 实际问题
我们将解决一个图像分类问题：识别手写数字。我们将使用MNIST数据集，
原创
2023-12-23 09:00:00
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目录torch.nn子模块normal层详解nn.BatchNorm1dBatchNorm1d 函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.BatchNorm2dBatchNorm2d 函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码 nn.BatchNorm3dBatchNorm3d 函数简介参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.LazyBatchNorm1dL
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2024-08-03 16:44:28
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本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作，并说明其作用，接着使用这些操作实现归一化操作的算法，如BN,GN,LN,IN等！ Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现mp.weixin.qq.com
常用的张量操作cat对数据沿着某一维度进行拼接，cat后的总维度数不变，需要注意两个张量进行cat时某一维的维数要相同，否则会报错！ impor
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2023-09-23 01:11:14
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文章目录LN论文导读LN论文地址五种归一化Batch Normalization及实现Layer Normalization及实现Instance normalization及实现Group normalization及实现Weight normalization及实现 LN论文导读BN优点：批归一化(BN)技巧是基于batch的训练样本的均值和方差对mini_batch输入进行归一化，能在前馈
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2023-08-27 09:44:42
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# PyTorch对Tensor进行排序的指南
在深度学习和数据分析中，Tensor是常用的数据结构之一。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了多种方式来操作Tensor。本文将侧重于如何对Tensor进行排序。我们将详细探讨Tensor排序的基本概念、实际代码示例，以及在PyTorch中如何实现这一过程。
## 一、什么是Tensor？
Tensor是一个多维数组，可以看作是
原创
2024-09-15 03:59:25
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目录概述检查模型输出数据的形状squeeze()和narrow()的用法squeeze()的用法narrow()的用法总结 概述据博主了解，pytorch中目前没有能够直接去掉一个不为1的维度的函数。因此可以考虑用多个函数组合来进行这一操作，比如先把需要去掉的维度使用narrow()减小到1，然后再用squeeze()去掉这一维度。下文是具体的实验中遇到的实例和问题，以及narrow()和squ
《动手学深度学习Pytorch版》之批量归一化对深层神经⽹络来说，即使输⼊数据已做标准化，训练中模型参数的更新依然很容易造成靠近输出层输出的剧烈变化。 在模型训练时，批量归⼀化利⽤⼩批量上的均值和标准差，不断调整神经⽹络中间输出，从⽽使整个神经⽹络在各层的中间输出的数值更稳定。一、预备知识1、分为三类对全连接层做批量归一化
数据输入(二维)：（batch_size,n_feature）数据输
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2023-09-27 06:24:28
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## Python 对二维数组进行归一化
### 介绍
归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定区间的过程。在机器学习和数据分析中，对特征进行归一化可以有效地提高模型的性能。本文将介绍如何使用Python对二维数组进行归一化操作。
### 步骤
下面是对二维数组进行归一化的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义一个二维
原创
2023-07-22 18:22:39
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在了解numpy前先来了解一下数组： 数组和列表的区别: - 数组: 存储的时同一种数据类型; - list:容器， 可以存储任意数据类型;# 一维数组和数组的计算
a = [1, 2, 3, 4]
b = [2, 3, 4, 5]
add = lambda x: x[0] + x[1]
# [(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)]
print([add(item) for ite
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2024-03-11 15:41:26
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