InstanceNorm2D

paddle.nn.InstanceNorm2D(num_features, epsilon=1e-05, momentum=0.9, weight_attr=None, bias_attr=None, data_format="NCHW", name=None):

该接口用于构建 InstanceNorm2D 类的一个可调用对象，具体用法参照 代码示例 。可以处理2D或者3D的Tensor, 实现了实例归一化层（Instance Normalization Layer）的功能。更多详情请参考 : Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization .

input 是mini-batch的输入。

\[\begin{split}\mu_{\beta} &\gets \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} x_i \quad &// mean \\ \sigma_{\beta}^{2} &\gets \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}(x_i - \mu_{\beta})^2 \quad &// variance \\ \hat{x_i} &\gets \frac{x_i - \mu_\beta} {\sqrt{\sigma_{\beta}^{2} + \epsilon}} \quad &// normalize \\ y_i &\gets \gamma \hat{x_i} + \beta \quad &// scale-and-shift\end{split}\]
Note:

H 是高度, W 是宽度.

参数：

  • num_features (int) - 指明输入 Tensor 的通道数量。

  • epsilon (float, 可选) - 为了数值稳定加在分母上的值。默认值：1e-05。

  • momentum (float, 可选) - 此值用于计算 moving_mean 和 moving_var 。默认值：0.9。更新公式如上所示。

  • weight_attr (ParamAttr|bool, 可选) - 指定权重参数属性的对象。如果为False, 则表示每个通道的伸缩固定为1，不可改变。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 cn_api_ParamAttr 。

  • bias_attr (ParamAttr, 可选) - 指定偏置参数属性的对象。如果为False, 则表示每一个通道的偏移固定为0，不可改变。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 cn_api_ParamAttr 。

  • data_format (string, 可选) - 指定输入数据格式，数据格式可以为“NCHW"。默认值：“NCHW”。

  • name (string, 可选) – InstanceNorm的名称, 默认值为None。更多信息请参见 Name 。

返回：无

形状：

  • input: 形状为（批大小，通道数，高度，宽度）的4-D Tensor。

  • output: 和输入形状一样。

目前设置track_running_stats和momentum是无效的。之后的版本会修复此问题。

代码示例

import paddle
import numpy as np

np.random.seed(123)
x_data = np.random.random(size=(2, 2, 2, 3)).astype('float32')
x = paddle.to_tensor(x_data)
instance_norm = paddle.nn.InstanceNorm2D(2)
instance_norm_out = instance_norm(x)

print(instance_norm_out)