InstanceNorm3D

class paddle.nn. InstanceNorm3D ( num_features, epsilon=1e-05, momentum=0.9, weight_attr=None, bias_attr=None, data_format='NCDHW', name=None ) [源代码]

构建 InstanceNorm3D 类的一个可调用对象，具体用法参照 代码示例。可以处理 5D 的 Tensor，实现了实例归一化层（Instance Normalization Layer）的功能。更多详情请参考：Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization 。

数据布局：NCDHW [batch, in_channels, D, in_height, in_width]

input 是 mini-batch 的输入。

\[\begin{split}\mu_{\beta} &\gets \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} x_i \quad &// mean \\ \sigma_{\beta}^{2} &\gets \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}(x_i - \mu_{\beta})^2 \quad &// variance \\ \hat{x_i} &\gets \frac{x_i - \mu_\beta} {\sqrt{\sigma_{\beta}^{2} + \epsilon}} \quad &// normalize \\ y_i &\gets \gamma \hat{x_i} + \beta \quad &// scale-and-shift\end{split}\]

其中 H 是高度，W 是宽度。

参数

  • num_features (int) - 指明输入 Tensor 的通道数量。

  • epsilon (float，可选) - 为了数值稳定加在分母上的值。默认值：1e-05。

  • 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。

  • weight_attr (ParamAttr|bool，可选) - 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。具体用法请参见 ParamAttr 。

  • bias_attr (ParamAttr，可选) - 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。具体用法请参见 ParamAttr 。

  • data_format (string，可选) - 指定输入数据格式，数据格式可以为"NCDHW"。默认值：“NCDHW”。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为 None。

形状

  • input：形状为 5-D Tensor。

  • output：和输入形状一样。

目前设置 track_running_stats 和 momentum 是无效的。之后的版本会修复此问题。

代码示例

>>> import paddle
>>> paddle.seed(100)
>>> x = paddle.rand((2, 2, 2, 2, 3))
>>> instance_norm = paddle.nn.InstanceNorm3D(2)
>>> instance_norm_out = instance_norm(x)

>>> print(instance_norm_out)
Tensor(shape=[2, 2, 2, 2, 3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[[[[[ 0.60520107, -0.67670596, -1.40020907],
    [ 0.46540472, -0.09736639, -0.47771260]],
   [[-0.74365318,  0.63718963, -1.41333199],
    [ 1.44764769, -0.25489071,  1.90842640]]],
  [[[ 1.09773374,  1.49568439, -0.45503727],
    [-1.01755965,  1.08368278, -0.38671401]],
   [[-0.62252384,  0.60490805,  0.13109155],
    [-0.81222630,  0.84286022, -1.96189928]]]],
 [[[[ 0.28014541,  0.91674680,  1.71797717],
    [-0.52062720, -0.74274176, -0.86439967]],
   [[ 0.25707796, -1.23866379,  1.64422870],
    [-1.48577297, -0.13187379,  0.16790220]]],
  [[[-1.49266160,  1.57909954,  0.46455818],
    [-0.14981404,  1.46959865,  0.24957968]],
   [[ 0.25134835, -0.03276967, -0.30318922],
    [ 0.76263177, -1.11345232, -1.68492818]]]]])

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