文章目录 数据归一化 除最大值法 MinMaxScaler 均值和标准差 反归一化 数据归一化 除最大值法 def read_and_normalize_train_data(): train_data...这种方法是对原始数据的线性变换，将数据归一到[0,1]中间。...np.amax(data) return (data - min)/(max-min) 均值和标准差 在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候，新的数据由于对方差进行了归一化...feature_normalize(data): mu = np.mean(data,axis=0) std = np.std(data,axis=0) return (data - mu)/std pytorch...反归一化 def unnormalized_show(img): img = img * std + mu # unnormalize npimg = img.numpy()
本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作，并说明其作用，接着使用这些操作实现归一化操作的算法，如BN,GN,LN,IN等！...1 Pytorch中常用张量操作 torch.cat 对数据沿着某一维度进行拼接，cat后的总维度数不变，需要注意两个张量进行cat时某一维的维数要相同，否则会报错！...Pytorch0.4中，增加了一个reshape函数，就相当于contigous().view()的功能了！...2 归一化操作的实现 我们今天只来考虑如何实现，至于归一化的原理我们就不再赘述，知乎和博客都写的很多了，对于这几种归一化的方法，比如BN(Batch),LN(Layer),IN(Instance),GN...（蓝色区域即为其归一化的区域，说白了我们每个归一化时使用的均值和方差就是由蓝色区域计算得来的，然后作用到这个蓝色区域进行归一化，从而对整体X进行归一化）。 ?
开始讲解算法前，先来思考一个问题：我们知道在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什么需要归一化呢？归一化后有什么好处呢？...经过白化预处理后，数据满足条件：a、特征之间的相关性降低，这个就相当于pca；b、数据均值、标准差归一化，也就是使得每一维特征均值为0，标准差为1。...因此后面我们也将用这个公式，对某一个层网络的输入数据做一个归一化处理。...其实如果是仅仅使用上面的归一化公式，对网络某一层A的输出数据做归一化，然后送入网络下一层B，这样是会影响到本层网络A所学习到的特征的。...5）归一化公式： 6）如果是仅仅使用上面的归一化公式，对网络某一层A的输出数据做归一化，然后送入网络下一层B，这样是会影响到本层网络A所学习到的特征的。
for epoch in range(1, n_epochs + 1): w, b = params t_p = model(t_u, w, b) # 正向传播，数据输入模型获得预测结果...比如说做输入数据的归一化。因为参数和数据合并起来构成一项，如果我们把所有维度的输入数据都限定到一个固定的区间中，那么学习率的影响也应该是类似的。...tensor([-0.4446, 2.5165]) 这个时候让我们双管齐下，学习率使用1e-2，迭代次数3000次，可以看到这时候loss虽然还没有到0，但是跟之前比起已经非常小了，只有2.9，当然我们的数据本来就有一些误差...最后学了一点点优化方法，比如像归一化数据，如何修改学习率，增大epoch等等，每天进步一点点。
预测时数据如何归一化问题？...个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/ 参考Batch Normalization（简称BN）的处理方法 在训练时，我们会对同一批的数据的均值和方差进行求解，...进而进行归一化操作。...比如我们在模型训练时我们就记录下每个batch下的均值和方差，待训练完毕后，我们求整个训练样本的均值和方差期望值，作为我们进行预测时进行归一化处理的均值和方差。...简单点来说就是我们记录下来每次训练batch下的均值和方差，最后分别求均值和方差的平均值，然后再对预测数据做归一化处理。
BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异： BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值，对小batchsize效果不好；BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个...batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布 LayerNorm：channel方向做归一化，算CHW的均值，主要对RNN作用明显； InstanceNorm...：一个channel内做归一化，算H*W的均值，用在风格化迁移；因为在图像风格化中，生成结果主要依赖于某个图像实例，所以对整个batch归一化不适合图像风格化中，因而对HW做归一化。...GroupNorm：将channel方向分group，然后每个group内做归一化，算(C//G)HW的均值；这样与batchsize无关，不受其约束。...SwitchableNorm是将BN、LN、IN结合，赋予权重，让网络自己去学习归一化层应该使用什么方法。
从字面意思看来Batch Normalization（简称BN）就是对每一批数据进行归一化，确实如此，对于训练中某一个batch的数据{x1,x2,......在BN出现之前，我们的归一化操作一般都在数据输入层，对输入的数据进行求均值以及求方差做归一化，但是BN的出现打破了这一个规定，我们可以在网络中任意一层进行归一化处理，因为我们现在所用的优化方法大多都是min-batch...我们知道网络一旦train起来，那么参数就要发生更新，除了输入层的数据外(因为输入层数据，我们已经人为的为每个样本归一化)，后面网络每一层的输入数据分布是一直在发生变化的，因为在训练的时候，前面层训练参数的更新将导致后面层输入数据分布的变化...如上图所示，BN步骤主要分为4步： 求每一个训练批次数据的均值 求每一个训练批次数据的方差 使用求得的均值和方差对该批次的训练数据做归一化，获得0-1分布。...在训练时，我们会对同一批的数据的均值和方差进行求解，进而进行归一化操作。但是对于预测时我们的均值和方差怎么求呢？比如我们预测单个样本时，那还怎么求均值和方法呀！
1.线性归一化 简单公式表达：y = (x-min Value)/(max Value-min Value) 其中，x是归一化之前的数据，y是归一化之后的数据，max Value 和 min Value...适用于：把原来数据等比例缩放限定在某一范围内，在不涉及距离度量和协方差计算的时候使用。 2.标准差归一化 简单公式表达：y = (x-μ)/σ 其中，x，y分别对应归一化前后数据。...μ代表这组数据的均差，σ代表这组数据的方差。 适用于：原来数据近似高斯分布。同时是距离度量的。 3.对数归一化 简单公示表达：y= log10(x) 其中，x，y分别对应归一化前后数据。...4.反余切归一化 简单公示表达：y = atan(x)*2/pi 其中，x，y分别对应归一化前后数据。...表达式为：y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin 其中，x，y分别对应归一化前后数据。
参考链接： Python | 如何以及在哪里应用特征缩放/归一化 数据规范化 为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化（归一化）处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析...数据规范化方法主要有： - 最小-最大规范化 - 零-均值规范化 数据示例 代码实现 #-*- coding: utf-8 -*- #数据规范化 import pandas as pd import.../data/normalization_data.xls' #参数初始化 data = pd.read_excel(datafile, header = None) #读取数据 (data - data.min
pytorch中内置的归一化层包括 nn.BatchNorm2d(1d), nn.LayerNorm, nn.GroupNorm, nn.InstanceNorm2d 等等。...不同的归一化层的差异主要是计算均值和方差时候参与计算的数据不一样。...结构化数据通常使用BatchNorm1D归一化 【结构化数据的主要区分度来自每个样本特征在全体样本中的排序，将全部样本的某个特征都进行相同的放大缩小平移操作，样本间的区分度基本保持不变，所以结构化数据可以做...文本数据一般都使用LayerNorm归一化 【文本数据的主要区分度来自于词向量(Embedding向量)的方向，所以文本数据的归一化一定要在 特征(通道)维度上操作 以保持 词向量方向不变。...这时候，可以尝试LayerNorm或者GroupNorm等归一化方法。 本文节选自 eat pytorch in 20 days 的 《5-2，模型层》前半部分。
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性...）和归一化 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。...其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上。...从经验上说，归一化是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性。 3. 深度学习中数据归一化可以防止模型梯度爆炸。...所以对于具有伸缩不变性的模型，最好也进行数据标准化。 不需要归一化的模型： ICA好像不需要归一化（因为独立成分如果归一化了就不独立了？）。
前言 在使用机器学习做分类和回归分析时，往往需要对训练和测试数据首先做归一化处理。这里就对使用MATLAB对数据进行归一化方法做一个小总结。...为什么进行归一化 一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化。...而对数据归一化也应该是对同一维的数据进行归一化。MATLAB提供了归一化函数mapminmax，其主要调用形式有： 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX) 2....，y’表示经过归一化后的数据。...每一列数据的属性相同，假设第1列数据表征身体的健康分数，2、3、4和5列是一些测量指标（如：体重、身高等）。在对数据进行归一化时，应该对每一列进行归一化，而不是将体重和升高一起进行归一化。
所以本文我们来使用Pytorch 来实现SN-GAN 谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络，它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。谱归一化是一种权值归一化技术，它约束了鉴别器中每一层的谱范数。...这会导致生成的输出出现重复，缺乏多样性和细节，有时甚至与训练数据完全无关。 GAN中发生模式崩溃有几个原因。一个原因是生成器网络可能对训练数据过拟合。...比如使用更多样化的训练数据集。或者使用正则化技术，例如dropout或批处理归一化，使用合适的学习率和损失函数也很重要。...Wasserstein损失测量真实数据和生成数据的概率分布之间的差异，同时确保它具有一定的数学性质。他的思想是最小化这两个分布之间的Wassersteian距离(也称为地球移动者距离)。...SVD在谱归一化中的应用 为了对权矩阵进行频谱归一化，将矩阵中的每个值除以它的频谱范数。谱归一化矩阵可以表示为 计算is的SVD非常昂贵，所以SN-GAN论文的作者做了一些简化。
公式 会查MinMaxScaler的基本上都应该理解数据归一化，本质上是将数据点映射到了[0,1]区间（默认），但实际使用的的时候也不一定是到[0,1]，你也可以指定参数feature_range，映射到其他区间...min Xstd=X.max(axis=0)−X.min(axis=0)X−X.min(axis=0)Xscaled=Xstd∗(max−min)+min 乍看一下很懵逼，解释一下： X:要归一化的数据...再用朴实的语言描述一下上面公式所做的事： 第一步求每个列中元素到最小值距离占该列最大值和最小值距离的比例，这实际上已经是将数据放缩到了[0,1]区间上 第二步将标准化的数据映射到给定的[min,max...：\n{}'.format(x_scaled)) # 自动归一化 scaler = MinMaxScaler() print('自动归一化结果:\n{}'.format(scaler.fit_transform...，然后对数据按照公式计算：scaler.fit_transform(data) 前面说了，我们还可以将数据映射到[0,1]以外的区间，如下代码： scaler2 = MinMaxScaler(feature_range
数据归一化处理transforms.Normalize（） 1....（b) 应用了torchvision.transforms.ToTensor，其作用是将数据归一化到[0,1]（是将数据除以255），transforms.ToTensor（）会把HWC会变成C *H...因为对RGB图片而言，数据范围是[0-255]的，需要先经过ToTensor除以255归一化到[0,1]之后，再通过Normalize计算过后，将数据归一化到[-1,1]。...是否可以这样理解： [0，1]只是范围改变了， 并没有改变分布，mean和std处理后可以让数据正态分布 参考： pytorch torchvision.transforms.Normalize(...)中的mean和std参数—解惑 pytorch的transform中ToTensor接着Normalize 另外这篇包含数据增强部分： Pytorch框架学习（6）——transforms与normalize
对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。...标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。...1.对全连接层做批量归一化 位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。...预测：用移动平均估算整个训练数据集的样本均值和方差。...class Residual(nn.Module): # 本类已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用 #可以设定输出通道数、是否使用额外的1x1卷积层来修改通道数以及卷积层的步幅。
仅使用 NumPy，下载数据，归一化，使用 seaborn 展示数据分布。...下载数据 import numpy as np url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data...' wid = np.genfromtxt(url, delimiter=',', dtype='float', usecols=[1]) 仅提取 iris 数据集的第二列 usecols = [1]...归一化 求出最大值、最小值 smax = np.max(wid) smin = np.min(wid) In [51]: smax,smin Out[51]: (4.4, 2.0) 归一化公式： s...= (wid - smin) / (smax - smin) 只打印小数点后三位设置： np.set_printoptions(precision=3) 归一化结果： array([0.625, 0.417
/// 在这里主要讨论两种归一化方法： 1、线性函数归一化(Min-Max scaling) 线性函数将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围，归一化公式如下： 该方法实现对原始数据的等比例缩放...，其中Xnorm为归一化后的数据，X为原始数据，Xmax、Xmin分别为原始数据集的最大值和最小值。...2、0均值标准化(Z-score standardization) 0均值归一化方法将原始数据集归一化为均值为0、方差1的数据集，归一化公式如下： 其中，μ、σ分别为原始数据集的均值和方法。.../// 关于神经网络归一化方法的整理 由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（by james） 1、线性函数转换，表达式如下...premnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。
PyTorch 1: How to use data in pytorch 文章首发于：WangW Blog，转载请注明出处。...Pytorch系列： PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列...(四) - PyTorch网络设置 参考： PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码，接着介绍了在数据处理中的具体应用； 其主要目录如下： 1...PyTorch数据预处理以及源码分析 (torch.utils.data) torch.utils.data脚本码源 1.1 Dataset Dataset 1 class torch.utils.data.Dataset...3.2 数据读取 在PyTorch中数据的读取借口需要经过，Dataset和DatasetLoader (DatasetloaderIter)。下面就此分别介绍。 Dataset 首先导入必要的包。
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