GroupNorm

class paddle.fluid.dygraph.GroupNorm(channels, groups, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, data_layout=’NCHW’, dtype=”float32”)[源代码]

Group Normalization层

该接口用于构建 GroupNorm 类的一个可调用对象,具体用法参照 代码示例 。其中实现了组归一化层的功能。更多详情请参考: Group Normalization 。 参数 :::::::::::

  1. - **channels** (int) - 输入的通道数。
  2. - **groups** (int) - 从通道中分离出来的 ``group`` 的数目。
  3. - **epsilon** (float, 可选) - 为防止方差除零,增加一个很小的值。默认值:1e-05
  4. - **param_attr** (ParamAttr, 可选) - 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 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr`
  5. - **bias_attr** (ParamAttr, 可选) - 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 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr`
  6. - **act** (str, 可选) - 应用于输出上的激活函数,如tanhsoftmaxsigmoidrelu等,支持列表请参考 :ref:`api_guide_activations` ,默认值为None
  7. - **data_layout** (str, 可选) - 只支持“NCHW”(num_batcheschannelsheightwidth)格式。默认值:“NCHW”。
  8. - **dtype** (str, 可选) - 数据类型,可以为"float32""float64"。默认值为"float32"

返回

抛出异常

  • ValueError - 如果 data_layout 不是“NCHW”格式。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. import numpy s np
  3. with fluid.dygraph.guard():
  4. x = np.random.random((8, 32, 32)).astype('float32')
  5. groupNorm = fluid.dygraph.nn.GroupNorm(channels=32, groups=4)
  6. ret = groupNorm(fluid.dygraph.base.to_variable(x))