torch.nn.BatchNorm1d()
1、BatchNorm1d(num_features, eps = 1e-05, momentum=0.1, affine=True)
对于2d或3d输入进行BN。在训练时，该层计算每次输入的均值和方差，并进行平行移动。移动平均默认的动量为0.1。在验证时，训练求得的均值/方差将用于标准化验证数据。
num_features:表示输入的特征数。该期望输入的大小为'batch_size x num_features [x width]'
Shape： - 输入：（N, C）或者(N, C, L) - 输出：（N, C）或者（N，C，L）（输入输出相同）
2、BatchNorm2d(同上)
对3d数据组成的4d输入进行BN。
num_features： 来自期望输入的特征数，该期望输入的大小为'batch_size x num_features x height x width'
Shape： - 输入：（N, C，H, W) - 输出：（N, C, H, W）（输入输出相同）
3、BatchNorm3d(同上)
对4d数据组成的5d输入进行BN。
以上这篇pytorch的batch normalize使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。