torch.nn.SyncBatchNorm.md

[ 参数不一致 ]torch.nn.SyncBatchNorm

torch.nn.SyncBatchNorm

torch.nn.SyncBatchNorm(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, process_group=None, device=None, dtype=None)

paddle.nn.SyncBatchNorm

paddle.nn.SyncBatchNorm(num_features, epsilon=1e-5, momentum=0.9, weight_attr=None, bias_attr=None, data_format='NCHW', name=None)

两者功能一致但参数不一致，部分参数名不同，具体如下：

参数映射

PyTorch	PaddlePaddle	备注
num_features	num_features	表示输入 Tensor 通道数。
eps	epsilon	为了数值稳定加在分母上的值。
momentum	momentum	表示归一化函数中的超参数， PyTorch 和 Paddle 公式实现细节不一致，两者正好是相反的，需要转写。
-	weight_attr	指定权重参数属性的对象。如果为 False, 则表示每个通道的伸缩固定为 1，不可改变。默认值为 None，表示使用默认的权重参数属性。
-	bias_attr	指定偏置参数属性的对象。如果为 False, 则表示每一个通道的偏移固定为 0，不可改变。默认值为 None，表示使用默认的偏置参数属性。
-	data_format	指定输入数据格式， Pytorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。
affine	-	是否进行反射变换， Paddle 无此参数，需要转写。
track_running_stats	use_global_stats	表示是否已加载的全局均值和方差。
process_group	-	统计信息的同步分别在每个进程组内发生， Paddle 无此参数，暂无转写方式。
device	-	设备类型，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。
dtype	-	参数类型，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。

转写示例

affine：是否进行反射变换

affine=False 时，表示不更新：

# PyTorch 写法
m = torch.nn.SyncBatchNorm(24, affine=False)

# Paddle 写法
m = paddle.nn.SyncBatchNorm(24, weight_attr=False, bias_attr=False)

affine=True 时，表示更新：

# PyTorch 写法
m = torch.nn.SyncBatchNorm(24)

# Paddle 写法
m = paddle.nn.SyncBatchNorm(24)

momentum：

# PyTorch 写法
m = torch.nn.SyncBatchNorm(24, momentum=0.2)

# Paddle 写法
m = paddle.nn.SyncBatchNorm(24, momentum=0.8)