pytorch中BatchNorm2d函数的参数怎么使用
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BN原理、作用
函数参数讲解
BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)1.
：一般输入参数的shape为batch_size*num_features*height*width，即为其中特征的数量，即为输入BN层的通道数；num_features2.
：分母中添加的一个值，目的是为了计算的稳定性，默认为：1e-5,避免分母为0；eps3.
：一个用于运行过程中均值和方差的一个估计参数（我的理解是一个稳定系数，类似于SGD中的momentum的系数）；momentum4.
：当设为true时，会给定可以学习的系数矩阵gamma和betaaffine
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=0，并且不能学习被更新。一般都会设置成affine=True。
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。
如果BatchNorm2d的参数track_running_stats设置False,那么加载预训练后每次模型测试测试集的结果时都不一样；track_running_stats设置为True时，每次得到的结果都一样。
running_mean和running_var参数是根据输入的batch的统计特性计算的，严格来说不算是“学习”到的参数，不过对于整个计算是很重要的。
BN层中的running_mean和running_var的更新是在forward操作中进行的，而不是在optimizer.step()中进行的，因此如果处于训练中泰，就算不进行手动step()，BN的统计特性也会变化。
model.train() #处于训练状态
for data , label in self.dataloader:
pred =model(data) #在这里会更新model中的BN统计特性参数，running_mean,running_var
loss=self.loss(pred,label)
#就算不进行下列三行，BN的统计特性参数也会变化
opt.zero_grad()
loss.backward()
opt.step()这个时候，要用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，重新跑测试数据的时候，结果不同，有一点性能上的损失，这个时候基本上是training和track_running_stats设置的不对。
如果使用两个模型进行联合训练，为了收敛更容易控制，先预训练好模型model_A，并且model_A内还有若干BN层，后续需要将model_A作为一个inference推理模型和model_B联合训练，此时希望model_A中的BN的统计特性量running_mean和running_var不会乱变化，因此就需要将model_A.eval()设置到测试模型，否则在trainning模式下，就算是不去更新模型的参数，其BN都会变化，这将导致和预期不同的结果。
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