TensorFlow学习笔记之批归一化：tf.layers.batch_normalization()函数

关于归一化的讲解的博客——【深度学习】Batch Normalization（批归一化）

tensorflow中的函数解析在这个博客——tf.nn.batch_normalization()函数解析

目录

• 0 前言
• 1 函数
• 2 训练
• 3 验证
• 4 测试
• 5 批归一化
• 6 总结
• 参考文章

0 前言

关于批归一化的讲解我们在博客【深度学习】Batch Normalization（批归一化）中做了详细的讲解，不懂的同学可以看一下，下面我们来说一种TensorFlow中的批归一化的代码实现，主要使用的函数是tf.layers.batch_normalization()函数。

简单来说公式如下：

$y=γ(x-μ)/σ+β$

其中$x$是输入，$y$是输出，$μ$是均值，$σ$是方差，$γ$和$β$是缩放（scale）、偏移（offset）系数。

1 函数

tf.layers.batch_normalization(
    inputs,
    axis=-1,
    momentum=0.99,
    epsilon=0.001,
    center=True,
    scale=True,
    beta_initializer=tf.zeros_initializer(),
    gamma_initializer=tf.ones_initializer(),
    moving_mean_initializer=tf.zeros_initializer(),
    moving_variance_initializer=tf.ones_initializer(),
    beta_regularizer=None,
    gamma_regularizer=None,
    beta_constraint=None,
    gamma_constraint=None,
    training=False,
    trainable=True,
    name=None,
    reuse=None,
    renorm=False,
    renorm_clipping=None,
    renorm_momentum=0.99,
    fused=None,
    virtual_batch_size=None,
    adjustment=None
)

注意：训练时，需要更新滑动平均值(moving_mean)和滑动方差(moving_variance)。默认情况下，更新操作放置在tf.GraphKeys.UPDATE_OPS中，因此需要将它们作为对train_ops的依赖项添加。此外，在获取update_ops集合之前，请确保添加任何批处理标准化(batch_normalization)操作。否则，update_ops将为空，训练 / 验证将无法正常工作。

参数：

• inputs：张量输入。
• axis：一个int，应该被规范化的轴（通常是特征轴）。例如，在使用data_format=“channels_first”的Convolution2D层之后，在BatchNormalization中设置axis=1。
• momentum：滑动平均值的动量。
• epsilon：小浮点数加上方差以避免被零除。
• center：如果为True，则将beta的偏移量添加到标准化张量。如果为False，则忽略beta。
• scale：如果为True，则乘以gamma。如果为False，则不使用gamma。当下一层是线性的（例如，nn.relu）时，可以禁用此选项，因为可以由下一层进行缩放。
• beta_initializer：beta权重的初始值设定项。
• gamma_initializer：gamma权重的初始值设定项。
• moving_mean_initializer：滑动平均值的初始化器。
• moving_variance_initializer：滑动方差的初始值设定项。
• beta_regularizer：可选的beta权重正则化器。
• gamma_regularizer：gamma权重的可选调节器。
• beta_constraint：由Optimizer更新后应用于beta权重的可选投影函数（例如，用于实现层权重的规范约束或值约束）。函数必须将未投影的变量作为输入，并且必须返回投影的变量（必须具有相同的形状）。在进行异步分布式训练时，使用约束是不安全的。
• gamma_constraint：由Optimizer更新后应用于gamma权重的可选投影函数。
• training：要么是Python布尔值，要么是TensorFlow布尔值标量张量（例如占位符）。是以训练模式（使用当前批的统计数据进行规范化）还是以推理模式（使用滑动统计数据进行规范化）返回输出。注意：请确保正确设置此参数，否则您的训练 / 验证将无法正常工作。
• trainable：布尔值，如果为True，还将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES（请参见tf.variable）。
• name：字符串，层的名称。
• reuse：布尔值，是否以相同的名称重用前一层的权重。
• `renorm：是否使用批量再规范化（https://arxiv.org/abs/1702.03275）。 这会在训练期间增加额外的变量。这个参数的任何一个值的推断都是相同的。
• renorm_clipping：一种字典，可以将关键字“rmax”、“rmin”、“dmax”映射到用于剪裁renorm校正的标量张量。校正（r，d）用作corrected_value = normalized_value * r + d，其中r被剪裁为[rmin，rmax]，d被剪裁为[-dmax，dmax]。缺少的rmax、rmin和dmax分别设置为inf、0和inf。
• renorm_momentum：用renorm更新滑动方式和标准偏差的动量。与动量不同，这会影响训练，既不应太小（会增加噪音），也不应太大（会给出过时的估计）。注意，momentum仍然被用来得到均值和方差来进行推理。
• fused：如果False或者True，尽可能使用更快的融合实现。如果为False，则使用系统建议的实现。
• virtual_batch_size：一个int。默认情况下，virtual_batch_size为None，这意味着在整个批次中执行批次规范化。当virtual_batch_size不是None时，改为执行“Ghost Batch Normalization”，创建每个单独规范化的虚拟子批（使用共享gamma、beta和滑动统计）。必须在执行期间划分实际批大小。
• adjustment：仅在训练期间，采用包含输入张量（动态）形状的张量并返回一对（scale、bias）以应用于标准化值（γ和β之前）的函数。例如，如果axis=-1，adjustment = lambda shape: ( tf.random_uniform(shape[-1:], 0.93, 1.07)，tf.random_uniform(shape[-1:], -0.1, 0.1))将标准化值向上或向下缩放7%，然后将结果向上滑动0.1（每个功能都有独立的缩放和偏移，但在所有示例中都有共享），最后应用gamma 和/或 beta。如果没有，则不应用调整。如果指定了virtual_batch_size，则无法指定。

返回：

• 输出张量。

更多详细的内容可以去官方API文档查看：https://tensorflow.google.cn/versions/r1.12/api_docs/python/tf/layers/batch_normalization

2 训练

训练的时候需要特别注意的有两点：

(1)输入参数设置training=True，

(2)计算loss时，要添加以下代码（即添加update_ops到最后的train_op中）。

这样才能计算μ和σ的滑动平均（测试时会用到）

net_optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)

update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)
with tf.control_dependencies(update_ops):
    train_op = net_optimizer.minimize(loss)

3 验证

测试的时候需要特别注意的只有一点：输入参数设置training=False。

训练时：

我们需要逐个神经元逐个样本地来计算，这个batch在某一层输出的均值和标准差，然后再对该层的输出进行标准化，同时还要学习gamma和beta两个参数。这是非常耗时的，显然，我们不能在inference的时候使用这种方法。

解决方案就是，在训练时使用滑动平均维护population均值和方差：

running_mean = momentum * running_mean + (1 - momentum) * sample_mean
running_std = momentum * running_std + (1 - momentum) * sample_std

在训练结束保存模型时，running_mean、running_var、trained_gamma和trained_beta一同被保存下来。

验证时：

output = (input - running_mean) / np.sqrt(running_std+eps)
output = trained_gamma * output + trained_beta

也就是说，在验证时，BN对应的操作不再是公式里提到的那样，计算该batch的各种统计量，而是直接使用在训练时保存下来的population均值和方差，进行一次线性变换。这样效率提升了很多。但是缺点也显而易见，如果训练集和验证集不平衡的时候，验证的效果会一直一直很差，所以这样看来深度学习还是数据的游戏，谁的数据质量高谁就是赢家罢了。

4 测试

测试是通过读取我们保存的模型，也就是从.checkpoint文件中读取模型参数从而进行测试。

我常用的保存参数的方式是最多保存几个：

var_list = tf.trainable_variables()
saver = tf.train.Saver(var_list=var_list, max_to_keep=5)

5 批归一化

在批归一化中有两个重要的参数γ和β，这是可训练参数，而μ和σ不是，它们是通过滑动平均计算出的，如果按照上面的方法保存模型，在读取模型预测时，会报错找不到μ和σ。

var_list = tf.trainable_variables()
g_list = tf.global_variables()
bn_moving_vars = [g for g in g_list if 'moving_mean' in g.name]
bn_moving_vars += [g for g in g_list if 'moving_variance' in g.name]
var_list += bn_moving_vars

按照上述写法，即可把μ和σ保存下来，读取模型预测时也不会报错。

6 总结

首先指定一个参数is_training，把is_training这个布尔值在构建计算图时就确定，从而更加清晰地调用batch normalization，确保不会出错。

is_training = tf.placeholder(tf.bool)

通过feed_dict进行is_training的赋值，再通过is_training对training进行赋值。

...
...
[train_batch_image, train_batch_label] = sess.run([train_images, train_labels])
            train_feed_dict = {x: train_batch_image,
                               y_: train_batch_label,
                               is_training: True}
...
...
[val_batch_image, val_batch_label] = sess.run([val_images, val_labels])
            val_feed_dict = {x: val_batch_image,
                             y_: val_batch_label,
                             is_training: False}
...
...

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参考文章

• tensorflow中batch normalization的用法
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/32846476