[ 参数不一致 ]torch.nn.BatchNorm1d¶

torch.nn.BatchNorm1d¶

torch.nn.BatchNorm1d(num_features,
                     eps=1e-05,
                     momentum=0.1,
                     affine=True,
                     track_running_stats=True)

paddle.nn.BatchNorm1D¶

paddle.nn.BatchNorm1D(num_features,
                      momentum=0.9,
                      epsilon=1e-05,
                      weight_attr=None,
                      bias_attr=None,
                      data_format='NCL',
                      use_global_stats=True,
                      name=None)

两者功能一致但参数不一致，部分参数名不同，具体如下：

参数映射¶

| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 | | ————- | ———— | —————————————————— | | num_features | num_features | 表示输入 Tensor 通道数。 | | eps | epsilon | 为了数值稳定加在分母上的值。 | | momentum | momentum | 表示归一化函数中的超参数, PyTorch 和 Paddle 公式实现细节不一致，两者正好是相反的，需要进行转写。 | | - | weight_attr | 指定权重参数属性的对象。如果为 False, 则表示每个通道的伸缩固定为 1，不可改变。默认值为 None，表示使用默认的权重参数属性。 | | - | bias_attr | 指定偏置参数属性的对象。如果为 False, 则表示每一个通道的偏移固定为 0，不可改变。默认值为 None，表示使用默认的偏置参数属性。 | | - | data_format | 指定输入数据格式，Pytorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。 | | affine | - | 是否进行反射变换，PaddlePaddle 无此参数，需要进行转写。 | | track_running_stats | use_global_stats | 表示是否已加载的全局均值和方差。 |

转写示例¶

affine=False 时，表示不更新：

# PyTorch 写法
m = torch.nn.BatchNorm1D(24, affine=False)

# Paddle 写法
m = paddle.nn.BatchNorm1D(24, weight_attr=False, bias_attr=False)

affine=True 时，表示更新：

# PyTorch 写法
m = torch.nn.BatchNorm1D(24)

# Paddle 写法
m = paddle.nn.BatchNorm1D(24)

# PyTorch 写法
m = torch.nn.BatchNorm1D(24, momentum=0.2)

# Paddle 写法
m = paddle.nn.BatchNorm1D(24, momentum=0.8)