instance_norm

class paddle.nn.functional. instance_norm ( x, running_mean=None, running_var=None, weight=None, bias=None, use_input_stats=True, momentum=0.9, eps=1e-05, data_format='NCHW', name=None ) [源代码]

推荐使用 InstanceNorm1D，InstanceNorm2D，InstanceNorm3D，由内部调用此方法。

参数

  • x (Tensor) - 输入，数据类型为 float32, float64。

  • running_mean (Tensor，可选) - 均值的 Tensor。过时（已被删除，无法使用）

  • running_var (Tensor，可选) - 方差的 Tensor。过时（已被删除，无法使用）

  • weight (Tensor，可选) - 权重的 Tensor。默认值：None. 如果 weight 为 None 则 weight 被初始化为全 1 的 Tensor.

  • bias (Tensor，可选) - 偏置的 Tensor。默认值：None. 如果 bias 为 None 则 bias 被初始化为值等于 0 的 Tensor.

  • use_input_stats (bool，可选) - 默认是 True。过时（已被删除，无法使用）

  • 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。

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

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

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

返回

无

代码示例

>>> import paddle
>>> paddle.seed(2023)
>>> x = paddle.rand((2, 2, 2, 3))
>>> instance_norm_out = paddle.nn.functional.instance_norm(x)

>>> print(instance_norm_out)
Tensor(shape=[2, 2, 2, 3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[[[ 1.25768495, -0.18054862, -1.26451230],
   [ 1.42167914, -0.58056390, -0.65373862]],
  [[ 0.95882601,  0.25075224, -0.45947552],
   [ 0.21486834,  0.98283297, -1.94780385]]],
 [[[ 0.40697321,  1.90885782, -0.71117985],
   [-0.76650119,  0.19105314, -1.02920341]],
  [[-1.06926346, -0.18710862, -1.11180890],
   [ 0.74275863, -0.11246002,  1.73788261]]]])

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