Batch normalization是在特征维度上进行操作的,即在每个时间步的特征维度上进行标准化。对于数据维度为(8,96,8)的时间序列数据,batch normalization会沿着第一个维度(即batch大小)进行计算。
具体实现时,可以使用PyTorch的`nn.BatchNorm1d`来对时间序列数据进行批量归一化。假设输入数据`x`的维度为(8,96,8),则可以按如下代码进行批量归一化的操作:
import torch
import torch.nn as nn
x = torch.randn(8, 96, 8)
batch_norm = nn.BatchNorm1d(96) # 在时间步长维度上进行批量归一化
output = batch_norm(x.view(-1, 96, 8)) # 重新调整维度,使得时间步长维度处于第二维度上
# 可视化均值
mean = torch.mean(output, dim=(0, 1))
print("均值的维度:", mean.shape)
在上述代码中,首先创建了一个`nn.BatchNorm1d`对象,并指定了需要进行批量归一化的维度为96(时间步长)。然后将输入数据`x`通过`view`函数重新调整维度,使得时间步长维度处于第二维度上,再传入批量归一化层进行处理。最后,通过计算均值的方式,查看均值的维度。
注意:这里的均值维度为(8,8),即每个特征维度上的均值。
以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。 |