每次运行(使用pytorch+cuda)使用批处理规范化时都是不同的，即使在RNG是种子时也是如此

每次运行使用批处理规范化时都是不同的，即使在RNG是种子时也是如此。这是由于批处理规范化（Batch Normalization）中的随机性导致的。

批处理规范化是一种用于加速深度神经网络训练的技术，通过对每个小批量输入进行规范化，使得网络在训练过程中更加稳定和快速收敛。在批处理规范化中，每个输入特征都会被减去均值并除以标准差，以使得输入特征的分布接近标准正态分布。

然而，批处理规范化中的随机性来自于两个方面：一是每个小批量输入的均值和标准差的计算，二是对规范化后的特征进行缩放和平移的参数γ和β的引入。

对于每个小批量输入的均值和标准差的计算，由于每个小批量的样本数量有限，所以计算得到的均值和标准差会存在一定的误差。这种误差会导致每次运行时得到的均值和标准差略有不同，进而影响到规范化后的特征。

对于参数γ和β的引入，它们是可学习的参数，用于对规范化后的特征进行缩放和平移。由于参数的初始化是随机的，每次运行时得到的参数值也会不同，进而影响到规范化后的特征。

因此，即使在RNG是种子时，每次运行使用批处理规范化时都是不同的。这种随机性是正常的，并且通常不会对模型的性能产生显著影响。

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