浅谈pytorch中的BN层的注意事项-猿码集

1. BN层介绍

BN层（Batch Normalization）是深度学习领域中常用的一种方法，它可以通过对每一层网络输出进行归一化操作，从而提高训练速度和网络鲁棒性。在pytorch中，使用BN层可以通过简单地在网络中加入nn.BatchNorm2d()函数即可。


import torch.nn as nn
bn_layer = nn.BatchNorm2d(num_features=num_channels, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

其中num_features为输入张量的channel数，eps和momentum分别表示BN层的小量防零除参数和动量参数，affine和track_running_stats分别表示是否启用参数缩放和是否进行统计迭代。

2. BN层使用方式

在pytorch中，BN层可以作为卷积层或全连接层的前置处理器，也可以与激活函数合并为一起进行使用。下面分别介绍不同使用方式：

2.1 普通卷积网络中BN层的使用方式

使用BN层的普通卷积网络中，一般将BN层放在卷积层或池化层之后，激活函数之前。这样可以保证BN层能够对于每一个feature map中的元素进行统一的归一化处理。


import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 3)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_features=6)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu1(x)
        return x

在上面的代码中，我们定义了一个包含一个卷积层、一个BN层和一个ReLU激活函数的网络。可以看到，BN层在卷积层和激活函数之间实现了对于feature map的归一化操作。对于其他的卷积层或池化层，可以按照同样的方式添加BN层。

2.2 融合计算图的BN层的使用方式

在pytorch中，可以使用Fusion计算图在卷积计算和BN计算之间中合并计算，从而提高计算速度。使用Fusion计算图的网络中，BN层可以放置在卷积计算之前或之后，不过放置的位置对于Fusion计算图的效率会有所影响。


import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 3)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_features=6)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(self.bn1(x))
        return x

在上面的代码中，我们定义了一个包含一个卷积层和一个BN层的网络。可以看到，BN层的位置可以放置在卷积计算之前或之后，不过都要使用F.relu()将两个层融合到一起。

2.3 BN层和ReLU激活函数融合的使用方式

在pytorch中，BN层和ReLU激活函数经常会融合到一起进行使用，这样可以减少计算量和模型参数量，从而提高网络的训练速度和预测准确率。


import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 3)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_features=6)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu1(x)
        return x

在上面的代码中，我们定义了包含一个卷积层、一个BN层和一个ReLU激活函数的网络，其中ReLU和BN层融合到了一起。ReLU和BN层的融合可以通过在BN层中设置affine=True来实现，这样就可以缩放BN层的参数，并将其与ReLU层的计算合并。

3. BN层的注意事项

在使用BN层时，有一些注意事项需要特别注意，下面列出了一些常见的问题和解决方法：

3.1 训练过程和评估过程

BN层在训练和评估过程中表现会有所不同，需要注意网络中的使用方式。在训练过程中，BN层按照样本的batch大小进行计算，可以提高网络的鲁棒性。但是在评估过程中，BN层采用的是整个训练集的均值和方差进行计算，这样可能会导致评估结果的不稳定性，需要特别注意。

3.2 BN层和学习率的关系

使用BN层的网络在训练过程中，学习率的设置需要特别关注。在进行参数更新时，BN层的影响可能会导致训练过程陷入困境，需要适当地调整学习率或者减小BN层对于参数更新的影响。

3.3 BN层的温度调整

在进行模型压缩或者效果优化时，可以使用温度调整方法对BN层进行压缩。温度调整方法可以使用scale_bn()函数对BN层进行调整，从而减少模型参数量和计算量。


import torch
import torch.nn as nn
import copy
def scale_bn(bn_layer, temperature):
    new_bn = copy.deepcopy(bn_layer)
    new_bn.weight.data = bn_layer.weight.data * temperature
    new_bn.bias.data = bn_layer.bias.data
    new_bn.running_mean.data = bn_layer.running_mean.data
    new_bn.running_var.data = bn_layer.running_var.data / temperature
    return new_bn

上面的代码实现了一个scale_bn()函数，可以根据指定的温度对BN层进行缩放处理。通过对BN层的缩放处理，我们可以利用更少的参数量和计算量来实现相似的预测效果。

4. 总结

本文主要介绍了pytorch中BN层的使用方式和注意事项，通过对于不同使用方式和评估过程中的注意事项进行详细的说明和解释，让学习者们更加深入地了解了BN层对于深度学习模型的优化作用。同时，本文还介绍了对于BN层进行温度调整的方法，可以在实践中广泛使用。

浅谈pytorch中的BN层的注意事项