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mindspore.nn.BatchNorm1d
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.. py:class:: mindspore.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-5,momentum=0.9,affine=True,gamma_init='ones',beta_init='zeros',moving_mean_init='zeros',moving_var_init='ones',use_batch_statistics=None)
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对输入的二维数据进行批归一化(Batch Normalization Layer)。
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在二维输入（mini-batch 一维输入）上应用批归一化，避免内部协变量偏移。归一化在卷积网络中被广泛的应用。请见论文 `Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift <https://arxiv.org/abs/1502.03167>`_ 。
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使用mini-batch数据和学习参数进行训练，计算公式如下。
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.. math::
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y = \frac{x - \mathrm{E}[x]}{\sqrt{\mathrm{Var}[x] + \epsilon}} * \gamma + \beta
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.. note::
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BatchNorm的实现在图模式和PyNative模式下是不同的，因此不建议在网络初始化后更改其模式。
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**参数：**
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- **num_features** (int) - 指定输入Tensor的通道数量，输入Tensor的size为 :math:`(N, C)` 。
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- **eps** (float) - :math:`\epsilon` 加在分母上的值，以确保数值稳定。默认值：1e-5。
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- **momentum** (float) - 动态均值和动态方差所使用的动量。默认值：0.9。
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- **affine** (bool) - bool类型。设置为True时，可学习到 :math:`\gamma` 和 :math:`\beta` 值。默认值：True。
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- **gamma_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - :math:`\gamma` 参数的初始化方法。str的值引用自函数 `mindspore.common.initializer` ，包括'zeros'、'ones'等。默认值：'ones'。
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- **beta_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - :math:`\beta` 参数的初始化方法。str的值引用自函数 `mindspore.common.initializer` ，包括'zeros'、'ones'等。默认值：'zeros'。
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- **moving_mean_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 动态平均值的初始化方法。str的值引用自函数 `mindspore.common.initializer` ，包括'zeros'、'ones'等。默认值：'zeros'。
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- **moving_var_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 动态方差的初始化方法。str的值引用自函数 `mindspore.common.initializer` ，包括'zeros'、'ones'等。默认值：'ones'。
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- **use_batch_statistics** (bool) - 如果为True，则使用当前批次数据的平均值和方差值。如果为False，则使用指定的平均值和方差值。如果为None，训练时，将使用当前批次数据的均值和方差，并更新动态均值和方差，验证过程将直接使用动态均值和方差。默认值：None。
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**输入：**
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- **x** (Tensor)：输入shape为 :math:`(N, C_{in})` 的Tensor。
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**输出：**
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Tensor，归一化后的Tensor，shape为 :math:`(N, C_{out})` 。
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**异常：**
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- **TypeError** - `num_features` 不是整数。
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- **TypeError** - `eps` 不是浮点数。
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- **ValueError** - `num_features` 小于1。
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- **ValueError** - `momentum` 不在范围[0, 1]内。 |