比较与torch.nn.LocalResponseNorm的差异

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torch.nn.LocalResponseNorm

class torch.nn.LocalResponseNorm(
    size,
    alpha=0.0001,
    beta=0.75,
    k=1.0
)(input) -> Tensor

更多内容详见torch.nn.LocalResponseNorm

mindspore.nn.LRN

class mindspore.nn.LRN(
    depth_radius=5,
    bias=1.0,
    alpha=1.0,
    beta=0.5,
    norm_region="ACROSS_CHANNELS"
)(x) -> Tensor

更多内容详见mindspore.nn.LRN

差异对比

PyTorch:进行局部响应归一化操作,它通过特定的方式对每个神经元的输入进行归一化,以提高深度神经网络的泛化能力。返回一个与input具有相同类型的Tensor。

MindSpore:MindSpore此API实现功能与PyTorch一致。MindSpore的 depth_radius 参数与PyTorch的 size 实现同样的功能,但存在一个二倍映射关系:size=2*depth_radius。目前mindspore.nn.LRN与tf.raw_ops.LRN能完全对标,两者能达到相同的精度;如果与torch.nn.LocalResponseNorm相比,会存在1e-3的精度差异。

分类

子类

PyTorch

MindSpore

差异

参数

参数1

size

depth_radius

归一化的相邻神经元数,映射关系为 size=2*depth_radius

参数2

k

bias

功能一致,参数名不同

参数3

alpha

alpha

-

参数4

beta

beta

-

参数5

-

norm_region

指定归一化区域。PyTorch无此参数

输入

单输入

input

x

功能一致,参数名不同

代码示例1

MindSpore中的 depth_radius 与PyTorch的 size 存在二倍映射关系,因此将 depth_radius 设置为 size 的一半就能实现同样的功能。

# PyTorch
import torch
import numpy as np

input_x = torch.from_numpy(np.array([[[[2.4], [3.51]],[[1.3], [-4.4]]]], dtype=np.float32))
output = torch.nn.LocalResponseNorm(size=2, alpha=0.0001, beta=0.75, k=1.0)(input_x)
print(output.numpy())
#[[[[ 2.3994818]
#   [ 3.5083795]]
#  [[ 1.2996368]
#   [-4.39478  ]]]]

# MindSpore
import mindspore
from mindspore import Tensor
import numpy as np

input_x = Tensor(np.array([[[[2.4], [3.51]],[[1.3], [-4.4]]]]), mindspore.float32)
lrn = mindspore.nn.LRN(depth_radius=1, bias=1.0, alpha=0.0001, beta=0.75)
output = lrn(input_x)
print(output)
#[[[[ 2.39866  ]
#   [ 3.5016835]]
#  [[ 1.2992741]
#   [-4.3895745]]]]