group_norm

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

参考论文: Group Normalization

参数:
  • input (Variable):输入为4-D 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 normalizaiton。
  • data_layout (str,可选):输入和输出的数据格式,可以是"NCHW"和"NHWC"。N是批尺寸,C是通道数,H是特征高度,W是特征宽度。默认值:"NCHW"。
  • 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:4-D Tensor,数据类型和格式与 input 一致。

返回类型:Variable

抛出异常:
  • ValueError - 如果 data_layout 既不是"NCHW"也不是"NHWC"。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
data = fluid.data(name='data', shape=[None, 8, 32, 32], dtype='float32')
x = fluid.layers.group_norm(input=data, groups=4)