pytorch之添加BN的实现

添加批标准化（Batch Normalization）是优化深度学习模型的常用手段之一。在 PyTorch 中，添加批标准化可以通过 torch.nn.BatchNorm1d 或 torch.nn.BatchNorm2d 函数实现。接下来，将会为您详细讲解如何添加 BN，包括两个示例说明。

1.添加单层 BN

添加 BN 的步骤如下：

1. 首先，在网络中添加 BN 层，并将其作为网络层的一部分。
2. 对于需要 BN 的层，需要将其输出进行 BN。
3. 在模型的训练过程中，通过设置 BN 层的训练模式和评估模式，为这两个模式设置不同的 BN 行为。

下面是一个示例代码：

import torch.nn as nn

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(784, 512)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(512)
        self.layer2 = nn.Linear(512, 256)
        self.bn2 = nn.BatchNorm1d(256)
        self.layer3 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.layer3(x)
        return x

在这个例子中，我们为 MLP 模型的第一层和第二层添加了 BN 层，第三层没有添加 BN 层。在 forward 方法中，我们按照顺序运行网络层和 BN 层，其中 BN 层紧随网络层。

2.添加整个模型 BN

添加 BN 的步骤如下：

1. 创建模型并添加 BN 层。
2. 设置模型的训练模式和评估模式的 BN 行为。
3. 使用模型进行训练和评估。

下面是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(784, 512)
        self.layer2 = nn.Linear(512, 256)
        self.layer3 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.layer2(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.layer3(x)
        return x

model = MLP()
model = nn.Sequential(
    nn.BatchNorm1d(784),
    model,
)

# 训练模式的 BN 行为
model.train()

# 评估模式的 BN 行为
model.eval()

# 使用模型进行训练和评估

在这个例子中，我们创建了一个 MLP 模型并添加了一个 BN 层。我们使用 nn.Sequential 将 BN 层和 MLP 模型串联在一起。最后，我们分别在训练模式和评估模式下设置了 BN 行为。在训练期间，BN 层将计算使其统计量的移动均值和方差。在评估期间，BN 层将使用训练过程中计算的统计量来标准化测试数据。