今天小编就为大家分享一篇pytorch的batch normalize使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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：