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_使用torch batchnorm2d详解

前提知识

BN层包括mean var gamma beta四个参数，。对于图像来说（4，3，2，2），一组特征图，一个通道的特征图对应一组参数，即四个参数均为维度为通道数的一维向量，图中gamma、beta参数维度均为[1,3]

其中gamma、beta为可学习参数（在pytorch中分别改叫weight和bias），训练时通过反向传播更新；

而running_mean、running_var则是在前向时先由X计算出mean和var，再由mean和var以动量momentum来更新running_mean和running_var。所以在训练阶段，running_mean和running_var在每次前向时更新一次；在测试阶段，不用再计算均值方差，则通过net.eval()固定该BN层的running_mean和running_var，此时这两个值即为训练阶段最后一次前向时确定的值，并在整个测试阶段保持不变。

class torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True) 
nn.BatchNorm2d(self, num_features, eps=1e-5, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
1
2

1d

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：滑动平均的参数，用来计算running_mean和running_var。默认为0.1。
track_running_stats，是否记录训练阶段的均值和方差，即running_mean和running_var
affine： 一个布尔值，当设为true，给该层添加可学习的仿射变换参数。

输入：（N, C）或者(N, C, L)
输出：（N, C）或者（N，C，L）（输入输出相同）

在每一个小批量（mini-batch）数据中，计算输入各个维度的均值和标准差。gamma与beta是可学习的大小为C的参数向量（C为输入大小）

2d

num_features： 来自期望输入的特征数，C from an expected input of size (N,C,H,W)
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。
affine： 一个布尔值，当设为true，给该层添加可学习的仿射变换参数，表示weight和bias将被使用
输入：（N, C，H, W) 输出：（N, C, H, W）（输入输出相同）

BN层的状态包含五个参数:

weight，缩放操作的γ gamma。
bias，缩放操作的β beta。
running_mean，训练阶段统计的均值，测试阶段会用到。
running_var，训练阶段统计的方差，测试阶段会用到。
num_batches_tracked，训练阶段的batch的数目，如果没有指定momentum，则用它来计算running_mean和running_var。一般momentum默认值为0.1，所以这个属性暂时没用。
weight和bias这两个参数需要训练，而running_mean、running_val和num_batches_tracked不需要训练，它们只是训练阶段的统计值。

running_mean running_var的计算

在训练时，BN层计算每次输入的均值与方差，并进行移动平均。移动平均默认的动量值为0.1。初始值running_mean=0.running_var=1

参数更新是以差分的形式进行的，xt代表新一轮batch产生的数据，x^代表历史数据，这个参数越大，代表当前batch产生的统计数据的重要性越强。0.1表示当前batch统计数据占0.1.

对于此处，可表示为：

在推理时，训练求得的均值/方差将用于标准化验证数据。

code 验证

gamma beta 分别针对 2个【5 5】的矩阵进行计算。

import torch
import torch.nn as nn
m = nn.BatchNorm2d(2, affine=False)
m1 = nn.BatchNorm2d(2, affine=True)
input = torch.randn(1,2,5, 5)
input = torch.tensor([[[[ 0.92767,  0.56841, -1.68725, -0.01806,  1.31190],
          [-0.95227,  1.52581, -1.21351,  0.06448,  2.72040],
          [-0.67488,  0.83880, -2.02831, -0.28432, -0.43458],
          [-1.96451, -0.15065, -1.87039,  0.13661,  0.25373],
          [-0.59261,  1.09675, -0.00749, -0.63954, -1.72408]],

         [[-1.04556, -0.07648, -0.42020,  0.06401, -1.15629],
          [ 0.77445, -0.23579, -1.26846, -0.09803,  1.07262],
          [-2.15755, -0.77489,  0.50311,  0.22077,  0.93678],
          [ 0.82926, -0.04959, -0.42568,  0.58730,  1.63708],
          [ 0.92501,  1.85740,  0.96766,  0.71574, -0.62078]]]])
output = m(input)

print(input, '\n',output,'\n',output1)

print(m.weight)#None
print(m.bias) #None
print(m1.weight)   #1
print(m1.bias)     #0
print(m1.running_mean) # init_mean=0,init_var=1     
print(m1.running_var)#0.1 更新
running_mean_init=m1.running_mean
running_var_init=m1.running_var


print("输入的第一个维度:")
print(input[0][0]) #这个数据是第一个3*4的二维数据

#求第一个维度的均值和方差
firstDimenMean=torch.Tensor.mean(input[0][0])
firstDimenMean   # -0.19192
firstDimenVar=torch.Tensor.var(input[0][0],True)   #false表示贝塞尔校正不会被使用#True BN层默认的是用的贝塞尔验证 tensor(1.45355)  False:tensor(1.39540)
firstDimenVar    # 1.3954

output1 = m1(input)

print(firstDimenMean)
print(firstDimenVar)


print(m1.running_mean) # init_mean=0,init_var=1     
print(m1.running_var)#0.1 更新
# 验证更新runing-mean var的计算，每计算一次BN，就会更新一次
running_mean_update=running_mean_init.numpy() *0.9+0.1*firstDimenMean.numpy()
running_var_update =running_var_init.numpy()*0.9  + 0.1*firstDimenVar.numpy()

batchnormone=((input[0][0][0][0]-firstDimenMean)/(torch.pow(firstDimenVar,0.5)+m1.eps))*m1.weight[0]+m1.bias[0]
print(batchnormone)
print(output1[0][0][0][0]) 
1
2
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上面计算方差时有一个贝塞尔校正系数，具体可以通过如下链接参考：https://www.jianshu.com/p/8dbb2535407e

从公式上理解即在计算方差时一般的计算方式如下：

通过贝塞尔校正的样本方差如下：

目的是在总体中选取样本时能够防止边缘数据不被选到。详细的理解可以参考上面的链接。