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batch_norm_cn.rst

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batch_norm

.. py:class:: paddle.nn.functional.batch_norm(x, running_mean, running_var, weight, bias, training=False, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format='NCHW', use_global_stats=None, name=None)

推荐使用 nn.BatchNorm1D，nn.BatchNorm2D, nn.BatchNorm3D，由内部调用此方法。

详情见 :ref:`cn_api_nn_BatchNorm1D` 。

参数

  • x (int) - 输入，数据类型为 float32, float64。
  • running_mean (Tensor) - 均值的 Tensor。
  • running_var (Tensor) - 方差的 Tensor。
  • weight (Tensor) - 权重的 Tensor。
  • bias (Tensor) - 偏置的 Tensor。
  • training (bool，可选) – 当该值为 True 时，表示为训练模式（train mode），即使用批数据计算并在训练期间跟踪全局均值和方差。为 False 时，表示使用推理模式（inference mode），即使用训练期间计算出的全局均值及方差计算。默认值为 False。
  • momentum (float，可选) - 此值用于计算 moving_mean 和 moving_var。默认值：0.9。更新公式如上所示。
  • epsilon (float，可选) - 为了数值稳定加在分母上的值。默认值：1e-05。
  • data_format (str，可选) - 指定输入数据格式。数据格式可以为 "NC"、"NCL"、"NCHW" 或者 "NCDHW"，其中 N 是批大小，C 是通道数，D 是特征深度，H 是特征高度，W 是特征宽度，L 是特征长度。默认值为 "NCHW"。
  • use_global_stats (bool|None，可选) - 指示是否使用全局均值和方差。若设置为 False，则使用一个 mini-batch 的统计数据。若设置为 True 时，将使用全局统计数据。若设置为 None，则会在测试阶段使用全局统计数据，在训练阶段使用一个 mini-batch 的统计数据。默认值为 None。
  • name (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。

返回

无

代码示例

COPY-FROM: paddle.nn.functional.batch_norm