torch.nn.BatchNorm1d()
1、BatchNorm1d(num_features, eps = 1e-05, momentum=0.1, affine=True)
对于2d或3d输入进行BN。在训练时，该层计算每次输入的均值和方差，并进行平行移动。移动平均默认的动量为0.1。在验证时，训练求得的均值/方差将用于标准化验证数据。
num_features:表示输入的特征数。该期望输入的大小为'batch_size x num_features [x width]'
Shape： - 输入：（N, C）或者(N, C, L) - 输出：（N, C）或者（N，C，L）（输入输出相同）
2、BatchNorm2d(同上)
对3d数据组成的4d输入进行BN。
num_features： 来自期望输入的特征数，该期望输入的大小为'batch_size x num_features x height x width'
Shape： - 输入：（N, C，H, W) - 输出：（N, C, H, W）（输入输出相同）
3、BatchNorm3d(同上)
对4d数据组成的5d输入进行BN。
以上这篇pytorch的batch normalize使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。