instance_norm

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API属性：声明式编程(静态图)专用API

paddle.fluid.layers.instance_norm ( input, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, name=None ) [源代码]

可用作卷积和全连接操作的实例正则化函数，根据每个样本的每个通道的均值和方差信息进行正则化。该层需要的数据格式如下：

NCHW[batch,in_channels,in_height,in_width]

更多详情请参考 : Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization

input 是mini-batch的输入。

instance_norm - 图1

参数

  • input (Variable) - instance_norm算子的输入特征，是一个Variable类型，输入的维度可以为 2, 3, 4, 5。数据类型：float32和float64。
  • epsilon （float，默认1e-05）-为了当前输入做标准化时得到稳定的结果而加在的分母上的扰动值。默认值为1e-5。
  • param_attr （ParamAttr|None） - instance_norm 权重参数的属性，可以设置为None或者一个ParamAttr的类（ParamAttr中可以指定参数的各种属性）。 如果设为None，则默认的参数初始化为1.0。如果在ParamAttr指定了属性时, instance_norm创建相应属性的param_attr（权重）参数。默认：None。
  • bias_attr （ParamAttr|None） - instance_norm 偏置参数的属性，可以设置为None或者一个ParamAttr的类（ParamAttr中可以指定参数的各种属性）。如果设为None，默认的参数初始化为0.0。如果在ParamAttr指定了参数的属性时, instance_norm创建相应属性的bias_attr（偏置）参数。默认：None。
  • name （string，默认None）- 该层名称（可选）。若设为None，则自动为该层命名。

返回

张量，在输入中运用instance normalization后的结果

返回类型

变量（Variable）

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. import numpy as np
  3. x = fluid.layers.data(name='x', shape=[3, 7, 3, 7], dtype='float32', append_batch_size=False)
  4. hidden1 = fluid.layers.fc(input=x, size=200)
  5. param_attr = fluid.ParamAttr(name='instance_norm_w', initializer=fluid.initializer.Constant(value=1.0))
  6. bias_attr = fluid.ParamAttr(name='instance_norm_b', initializer=fluid.initializer.Constant(value=0.0))
  7. hidden2 = fluid.layers.instance_norm(input=hidden1, param_attr = param_attr, bias_attr = bias_attr)
  8. place = fluid.CPUPlace()
  9. exe = fluid.Executor(place)
  10. exe.run(fluid.default_startup_program())
  11. np_x = np.random.random(size=(3, 7, 3, 7)).astype('float32')
  12. output = exe.run(feed={"x": np_x}, fetch_list = [hidden2])
  13. print(output)