inplace_abn

API属性:声明式编程(静态图)专用API

paddle.fluid.layers. inplace_abn ( input, act=None, is_test=False, momentum=0.9, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, data_layout='NCHW', name=None, moving_mean_name=None, moving_variance_name=None, do_model_average_for_mean_and_var=False, use_global_stats=False, act_alpha=1.0 ) [源代码]

就地批正则化化激活层(Inplace Activation Batch Normalization Layer)

此层使用就地内存计算批处理正则化和激活来实现节省内存,有关批量正则化计算,请参见 fluid.layers.batch_norm ,有关就地激活批正则化化的计算,请参考 In-Place Activated BatchNorm for Memory-Optimized Training of DNNs

参数

  • input (Variable) - inplace_abn算子的输入特征,是一个Variable类型,输入维度可以是 2, 3, 4, 5。数据类型:flaot16, float32, float64。
  • act (string)- 激活函数类型,可以是leaky_realu、relu、prelu等。默认:None。
  • is_test (bool) - 指示它是否在测试阶段,非训练阶段使用训练过程中统计到的全局均值和全局方差。默认:False。
  • momentum (float|Variable)- 此值用于计算 moving_mean 和 moving_var,是一个float类型或者一个shape为[1],数据类型为float32的Variable类型。更新公式为: \(moving\_mean = moving\_mean * momentum + new\_mean * (1. - momentum)\)\(moving\_var = moving\_var * momentum + new\_var * (1. - momentum)\) , 默认:0.9。
  • epsilon (float)- 加在分母上为了数值稳定的值。默认:1e-5。
  • param_attr (ParamAttr|None) :指定权重参数属性的对象。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 。inplace_abn算子默认的权重初始化是1.0。
  • bias_attr (ParamAttr|None)- 指定偏置参数属性的对象。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 。inplace_abn算子默认的偏置初始化是0.0。
  • data_layout (string) - 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"。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|None) – 具体用法请参见 cn_api_guide_Name ,一般无需设置,默认值为None。
  • moving_mean_name (string)- moving_mean的名称,存储全局均值。如果将其设置为None, inplace_abn 将随机命名全局均值;否则, inplace_abn 将命名全局均值为 moving_mean_name 。默认:None。
  • moving_variance_name (string)- moving_variance的名称,存储全局变量。如果将其设置为None, inplace_abn 将随机命名全局方差;否则, inplace_abn 将命名全局方差为 moving_variance_name 。默认:None。
  • do_model_average_for_mean_and_var (bool,默认False)- 是否为mean和variance做模型均值。
  • use_global_stats (bool) – 是否使用全局均值和方差。 在预测或测试模式下,将use_global_stats设置为true或将is_test设置为true,并且行为是等效的。 在训练模式中,当设置use_global_stats为True时,在训练期间也使用全局均值和方差。默认:False。
  • act_alpha (float) – 当 act 参数为None、leaky-relu、elu时,会使用就地批正则化激活算法,可通过此参数给定leaky-relu、elu的 alpha 值。默认:1.0。

返回

维度和输入相同的Tensor,在输入中运用批正则后的结果。

返回类型

Variable

代码示例

import paddle.fluid as fluid
x = fluid.data(name='x', shape=[3, 7, 3, 7], dtype='float32')
hidden1 = fluid.layers.fc(input=x, size=200, param_attr='fc1.w')
hidden2 = fluid.layers.inplace_abn(input=hidden1)
hidden3 = fluid.layers.inplace_abn(input=hidden2, act='leaky_relu', act_alpha=0.2)