PyTorch中的Batch Normalization

Pytorch中的BatchNorm的API主要有：

torch.nn.BatchNorm1d(num_features,

eps=1e-05,

momentum=0.1,

affine=True,

track_running_stats=True)

一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的，都有一个属性trainning指定是否是训练状态，训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的，比如BN层或者Dropout层。通常用model.train()指定当前模型model为训练状态,model.eval()指定当前模型为测试状态。

同时，BN的API中有几个参数需要比较关心的，一个是affine指定是否需要仿射，还有个是track_running_stats指定是否跟踪当前batch的统计特性。容易出现问题也正好是这三个参数：trainning，affine，track_running_stats。

• 其中的affine指定是否需要仿射，也就是是否需要上面算式的第四个，如果affine=False则γ=1,β=0γ=1,β=0 gamma=1,eta=0γ=1,β=0，并且不能学习被更新。一般都会设置成affine=True[10]
• trainning和track_running_stats，track_running_stats=True表示跟踪整个训练过程中的batch的统计特性，得到方差和均值，而不只是仅仅依赖与当前输入的batch的统计特性。相反的，如果track_running_stats=False那么就只是计算当前输入的batch的统计特性中的均值和方差了。当在推理阶段的时候，如果track_running_stats=False，此时如果batch_size比较小，那么其统计特性就会和全局统计特性有着较大偏差，可能导致糟糕的效果。

一般来说，trainning和track_running_stats有四种组合[7]

1. trainning=True, track_running_stats=True。这个是期望中的训练阶段的设置，此时BN将会跟踪整个训练过程中batch的统计特性。
2. trainning=True, track_running_stats=False。此时BN只会计算当前输入的训练batch的统计特性，可能没法很好地描述全局的数据统计特性。
3. trainning=False, track_running_stats=True。这个是期望中的测试阶段的设置，此时BN会用之前训练好的模型中的（假设已经保存下了）running_mean和running_var并且不会对其进行更新。一般来说，只需要设置model.eval()其中model中含有BN层，即可实现这个功能。[6,8]
4. trainning=False, track_running_stats=False 效果同(2)，只不过是位于测试状态，这个一般不采用，这个只是用测试输入的batch的统计特性，容易造成统计特性的偏移，导致糟糕效果。

同时，我们要注意到，BN层中的running_mean和running_var的更新是在forward()操作中进行的，而不是optimizer.step()中进行的，因此如果处于训练状态，就算你不进行手动step()，BN的统计特性也会变化的。如

model.train() # 处于训练状态


for data, label in self.dataloader:

pred = model(data)

# 在这里就会更新model中的BN的统计特性参数，running_mean, running_var

loss = self.loss(pred, label)

# 就算不要下列三行代码，BN的统计特性参数也会变化

opt.zero_grad()

loss.backward()

opt.step()

这个时候要将model.eval()转到测试阶段，才能固定住running_mean和running_var。有时候如果是先预训练模型然后加载模型，重新跑测试的时候结果不同，有一点性能上的损失，这个时候十有八九是trainning和track_running_stats设置的不对，这里需要多注意。 [8]

Reference

[1]. 用pytorch踩过的坑

[2]. Ioffe S, Szegedy C. Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift[C]// International Conference on International Conference on Machine Learning. JMLR.org, 2015:448-456.

[3]. <深度学习优化策略-1>Batch Normalization（BN）

[4]. 详解深度学习中的Normalization，BN/LN/WN

[5]. https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/modules/batchnorm.py#L23-L24

[6]. https://discuss.pytorch.org/t/what-is-the-running-mean-of-batchnorm-if-gradients-are-accumulated/18870

[7]. BatchNorm2d增加的参数track_running_stats如何理解？

[8]. Why track_running_stats is not set to False during eval

[9]. How to train with frozen BatchNorm?

[10]. Proper way of fixing batchnorm layers during training

[11]. 大白话《Understanding the Disharmony between Dropout and Batch Normalization by Variance Shift》