应用第三范式规范化
工程表
员工表
职务表
工程表
工程号 工程名称
职工号 姓名 职务
职务 小时工资率
工程号 职工号 工时
2022-02-05 10:04:10
783KB
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同步批处理标准PyTorch
PyTorch中的同步批处理规范化实现。
此模块与内置的PyTorch BatchNorm不同，因为在训练过程中所有设备的均值和标准差都减小了。
例如，当在训练期间使用nn.DataParallel封装网络时，PyTorch的实现仅使用该设备上的统计信息对每个设备上的张量进行归一化，这加快了计算速度，并且易于实现，但统计信息可能不准确。 相反，在此同步版本中，将对分布在多个设备上的所有训练样本进行统计。
请注意，对于单GPU或仅CPU的情况，此模块的行为与内置的PyTorch实现完全相同。
该模块目前仅是用于研究用途的原型版本。 如下所述，它有其局限性，甚至可能会遇到一些设计问题。 如果您有任何疑问或建议，请随时或。
为什么要同步BatchNorm？
尽管在多个设备（GPU）上运行BatchNorm的典型实现速度很快（没有通信开销），但不可避免地会
2022-01-27 18:44:23
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