numpy实现BN层

BN层的主要逻辑是将数据进行一个标准化，然后添加了，两个可以学习的参数，来减弱标准化。

class BN():def __init__(self,channel,weight=[],bias=[],eps=1e-05):self.channel = channelself.weight = weightself.bias = biasself.eps =epsself.running_mean = []self.running_var = []def forward(self,x):data = x.transpose((1, 0, 2, 3)).reshape(self.channel, -1)if len(self.running_mean)==0 and len(self.running_var)==0:mu1 = data.mean(axis=1).reshape(1, self.channel, 1, 1)std1 = data.std(axis=1).reshape(1, self.channel, 1, 1)else:mu1  = self.running_mean.reshape(1, self.channel, 1, 1)std1 = np.sqrt(self.running_var).reshape(1, self.channel, 1, 1)if not len(self.weight) and not len(self.bias):numpy_bn = (x - mu1) / (std1 + self.eps)else:self.weight = self.weight.reshape(1, self.channel, 1, 1)self.bias= self.bias.reshape(1, self.channel, 1, 1)numpy_bn = (x - mu1) / (std1 + self.eps)*self.weight + self.biasreturn numpy_bn

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