group_norm

paddle.static.nn. group_norm ( input, groups, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, data_layout='NCHW', name=None ) [源代码]

论文参考:Group Normalization

参数

  • input (Tensor):维度大于 1 的 Tensor,数据类型为 float32 或 float64。

  • groups (int):从 channel 中分离出来的 group 的数目,数据类型为 int32。

  • epsilon (float,可选):为防止方差除以零,增加一个很小的值。数据类型为 float32。默认值:1e-05。

  • param_attr (ParamAttr|bool,可选):指定权重参数属性的对象。若 param_attr 为 bool 类型,只支持为 False,表示没有权重参数。默认值为 None,表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr

  • bias_attr (ParamAttr|bool,可选):指定偏置参数属性的对象。若 bias_attr 为 bool 类型,只支持为 False,表示没有偏置参数。默认值为 None,表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 ParamAttr

  • act (str,可选):将激活应用于输出的 group normalization。

  • data_layout (str,可选):指定输入的数据格式,输出的数据格式将与输入保持一致,可以是"NCHW"和"NHWC",默认值:"NCHW"。如果是"NCHW",则数据按[批大小,输入通道数,* ]的顺序存储。

  • name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。

返回

Tensor,数据类型和格式与 input 一致。

代码示例

>>> import paddle
>>> paddle.enable_static()

>>> data = paddle.static.data(name='data', shape=[2, 8, 32, 32], dtype='float32')
>>> x = paddle.static.nn.group_norm(input=data, groups=4)
>>> print(x.shape)
(2, 8, 32, 32)