group_norm¶

paddle.static.nn. group_norm ( input, groups, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, data_layout='NCHW', name=None ) [源代码] ¶

参数¶

input (Tensor)：输入为4-D Tensor，数据类型为float32或float64。

groups (int)：从 channel 中分离出来的 group 的数目，数据类型为int32。

epsilon (float，可选)：为防止方差除以零，增加一个很小的值。数据类型为float32。默认值：1e-05。

param_attr (ParamAttr|bool，可选) ：指定权重参数属性的对象。若 param_attr 为bool类型，只支持为False，表示没有权重参数。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|bool，可选) : 指定偏置参数属性的对象。若 bias_attr 为bool类型，只支持为False，表示没有偏置参数。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 。

act (str，可选)：将激活应用于输出的 group normalizaiton。

data_layout (str，可选)：指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是"NCHW"和"NHWC"。N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。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¶

4-D Tensor，数据类型和格式与 input 一致。

代码示例¶

import paddle

paddle.enable_static()
data = paddle.static.data(name='data', shape=[2, 8, 32, 32], dtype='float32')
x = paddle.static.nn.group_norm(input=data, groups=4)
print(x.shape) # [2, 8, 32, 32]

PaddlePaddle

paddle.static / nn / group_norm

group_norm¶

参数¶

返回¶

代码示例¶

PaddlePaddle

paddle

paddle.amp

paddle.callbacks

paddle.compat

paddle.distributed

paddle.distribution

paddle.fluid

paddle.io

paddle.jit

paddle.metric

paddle.nn

paddle.onnx

paddle.optimizer

paddle.regularizer

paddle.static

paddle.sysconfig

paddle.text

paddle.utils

paddle.vision

paddle.static / nn / group_norm

group_norm¶

参数¶

返回¶

代码示例¶