我找到的代码使用pytorch。在这段代码中，我们首先将图像归一化为mean = 0.5，std = 0.5。通常，归一化为min =0和max = 1。或者正态分布，均值=0，std = 1。为什么归一化为均值= 0.5，std = 0.5？
浏览 5提问于2018-09-03得票数 9
我是PyTorch的新手，我想在我的网络中添加一个均值-方差归一化层，它将把特征归一化为零均值和单位标准差。我在阅读文档时有点困惑，有人能给我一些线索吗？
浏览 8提问于2021-08-26得票数 0
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我想对PyTorch中的张量进行最小最大归一化.
我想使用一些new_min和new_max 在张量上执行最小最大归一化，而不迭代张量的所有元素。
浏览 7提问于2021-08-15得票数 1
我们可以通过by：torch.nn.LayerNorm(shape)在Pytorch中添加层规范化。但是，这是具有可学习参数的层规范化。也就是说，它的方程式如下：有没有没有可学习参数的内建层归一化？
浏览 4提问于2022-06-29得票数 0
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我有：PyTorch 0.3.0CUDNN_MINOR %0编辑：
我还使用PyTorch的重量归一化torch.nn.utils.weight_norm
浏览 1提问于2018-01-25得票数 6
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我在pytorch中有一个CNN，我需要在每次迭代中用L2范数来规范卷积权值(滤波器)。做这件事最有效的方法是什么？基本上，在我的特定实验中，我需要用模型中的归一化值来替换过滤器(无论是在训练期间还是在测试期间)。
浏览 0提问于2019-05-01得票数 0
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我想将图像归一化添加到现有的pytorch模型中，这样我就不必再对输入图像进行归一化了。假设我有一个现有的模型 model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'mobilenet_v2', pretrained=True)img = img / stdimg = np.expand_dims(img, axis=
浏览 36提问于2020-06-20得票数 3
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我正在尝试测试PyTorch的层规范化功能。我做错什么了吗？mean)/(torch.sqrt(var+1e-5))result = tensor([-1.3918, 0.9289, 0.5627, -0.7126, 0.6128])
而且，对于n*2归一化，pytorch层范数的结果始终是[1.0 , -1.0] (或[-1.0, 1.0])。
浏览 8提问于2021-02-20得票数 1
我想对具有形状(N，C，H，W)的概率分布的张量进行采样，其中维度1(大小C)包含具有‘C’可能性的归一化概率分布。是否有pytorch函数可以并行有效地对张量中的所有分布进行采样？
浏览 23提问于2021-05-19得票数 0
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rshadow_mask, mask], axis=1).astype('float') mask[mask >= 128] = 255
mask[mask < 128] = 0 我正在练习用pytorch我认为这是关于将图像归一化为-1,1，但我不能理解它的确切含义。有人知道这个行动的名字是什么吗？什么意思？或者给我一个我可以搜索的关键字？
浏览 17提问于2021-11-04得票数 0
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我在网上找到了许多将一个pytorch模型参数复制到另一个模型参数的正确方法，但不知何故，复制-粘贴操作总是遗漏了批处理归一化参数。但是一旦我在pytorch模型中添加了批量规范化，下面给出的脚本就会停止工作，并且测试时的准确性会有所不同：copy_net = model()
for param in
浏览 11提问于2018-12-01得票数 1
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扭曲函数是F.grid_sample (pytorch)。由于F.grid_sample中的网格范围是(-1,1)，我需要对光流进行归一化。但是我应该如何进行规范化呢？图像中光流的范围是多少？
浏览 24提问于2021-07-06得票数 0
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多个数据集的批规范化？
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我被告知，批量归一化层可能试图在训练时找到对所有人都有好处的权重，这是一个问题，因为我的合成数据的分布并不完全等于实际数据的分布。因此，我们的想法是拥有不同的批次归一化层的权重的“副本”。在PyTorch中是否已经有了一个批处理规范层的实现来解决这个问题？
浏览 0提问于2021-07-29得票数 0
我试图用 (而不是PyTorch )实现TensorFlow中的CSRA模块，使用MobileNetV3作为特性提取器。我只精通TensorFlow，在从PyTorch到TensorFlow的翻译中遇到了一些困难。
实现该模块的使用了一些在TensorFlow中不常用的函数，而those为这些函数提供的帮助很少。由于pyTorch首先使用“信道优先”，而TensorFlow使用“最后通道”，所以我不得不更改每个步骤中受影响的dims，但我不知道是否正确，以及PyTorch中的所有操作是否都是TensorFlow
浏览 2提问于2022-05-23得票数 0
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我们需要为GD和归一化选择批处理大小，它们都称为批处理大小，但在实际实现中，它们需要相同吗？或者框架如何处理它们？例如，在Pytorch中，在dataloader中定义了一个批量大小，例如batch_size=16,
shuffle
浏览 1提问于2020-04-19得票数 0
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当我将image和mask传递给albumentations.Normalize(mean, std)时。感谢你的任何建议！
浏览 6提问于2021-11-24得票数 1
我想将权重归一化添加到PyTorch预训练的VGG-16中。但我不知道这是否是将权重归一化添加到预先训练的VGG16的正确方法。
浏览 35提问于2021-10-29得票数 1
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VGG16预测中的随机性
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我正在使用pytorch中提供的VGG-16网络来预测一些图像索引。我发现对于同一个输入文件，如果我多次预测，我会得到不同的结果。在我看来，这似乎有悖于直觉。
浏览 6提问于2019-06-07得票数 2
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我的问题是，如何对变量x和y进行归一化，以便获得归一化的输入，然后使用Dataloader将其提供给我的神经网络。或者，在pytorch中有没有更简单的方法？torch.utils.data.random_split(data_set, [304, 60])
train_loader = DataLoader(train, batch_size=4, shuffle=True) 第二个问题是，当我从神经网络获得归一化输出时
浏览 35提问于2020-12-16得票数 0
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在中引入了一种重要的权重归一化技术，并在PyTorch中包含了以下内容： weight_norm(nn.Conv2d
浏览 0提问于2020-06-04得票数 5
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