如何在tensorflow中自定义ops/layer后添加slim.batch_norm？

Question

我有一个旨在构建架构的功能

Input(x) -> o=My_ops(x,128) -> o=slim.batch_norm(o)

所以，我的功能是

def _build_block(self, x, name, is_training=True):
  with tf.variable_scope(name) as scope:
    o = my_ops(x, 256)
    batch_norm_params = {
      'decay': 0.9997,
      'epsilon': 1e-5,
      'scale': True,
      'updates_collections': tf.GraphKeys.UPDATE_OPS,
      'fused': None,  # Use fused batch norm if possible.
      'is_training': is_training
    }
    with slim.arg_scope([slim.batch_norm], **batch_norm_params) as bn:
      return slim.batch_norm(o)

我说的对吗？我可以像上面的函数那样设置 is_training 吗？如果没有，你能帮我解决一下吗？

Answer 1

你的功能没问题。是的，您可以像那样将 is_training 设置为 slim.batch_norm。

但是我觉得你的代码复杂得没必要。这是一个等效版本：

def _build_block(self, x, name, is_training=True):
  with tf.variable_scope(name):
    o = my_ops(x, 256)
    return slim.batch_norm(o, decay=0.9997, epsilon=1e-5, scale=True, is_training=is_training)

请注意，我删除了 arg_scope（因为它的主要用例是重复相同的参数到多个层，你只有一个），省略了 updates_collections=tf.GraphKeys.UPDATE_OPS 和 fused=None（因为这些是默认值），删除了 as scope（因为它未被使用）。

如何在tensorflow中自定义ops/layer后添加slim.batch_norm？

How to add slim.batch_norm after custom ops/layer in tensorflow?

tensorflow

deep-learning

tf-slim

batch-normalization

tensorflow-slim