.. _cn_api_nn_SyncBatchNorm:

SyncBatchNorm
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.. py:class:: paddle.nn.SyncBatchNorm(num_features, epsilon=1e-5, momentum=0.9, track_running_stats=True, weight_attr=None, bias_attr=None, data_format='NCHW', name=None)

该接口用于构建 ``SyncBatchNorm`` 类的一个可调用对象，具体用法参照 ``代码示例`` 。实现了跨卡GPU同步的批归一化(Cross-GPU Synchronized Batch Normalization Layer)的功能，可用在其他层（类似卷积层和全连接层）之后进行归一化操作。根据所有GPU同一批次的数据按照通道计算的均值和方差进行归一化。更多详情请参考 : `Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift <https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf>`_

当模型处于训练模式时，:math:`\mu_{\beta}` 和 :math:`\sigma_{\beta}^{2}` 是所有GPU上同一minibatch的统计数据。计算公式如下：

.. math::
    \mu_{\beta}        &\gets \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} x_i                                 \quad &// mini-batch-mean \\
    \sigma_{\beta}^{2} &\gets \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}(x_i - \mu_{\beta})^2               \quad &// mini-batch-variance \\

- :math:`x` : 所有GPU上同一批输入数据
- :math:`m` : 所有GPU上同一批次数据的大小

当模型处于评估模式时，:math:`\mu_{\beta}` 和 :math:`\sigma_{\beta}^{2}` 是全局（或运行）统计数据（moving_mean和moving_variance， 这两个统计量通常来自预先训练好的模型）。计算公式如下：

.. math::

    moving\_mean = moving\_mean * momentum + \mu_{\beta} * (1. - momentum) \quad &// global mean \\
    moving\_variance = moving\_variance * momentum + \sigma_{\beta}^{2} * (1. - momentum) \quad &// global variance \\

归一化函数公式如下：

.. math::

    \hat{x_i} &\gets \frac{x_i - \mu_\beta} {\sqrt{\sigma_{\beta}^{2} + \epsilon}} \quad &// normalize \\
    y_i &\gets \gamma \hat{x_i} + \beta \quad &// scale-and-shift \\

- :math:`\epsilon` : 添加较小的值到方差中以防止除零
- :math:`\gamma` : 可训练的比例参数
- :math:`\beta` : 可训练的偏差参数

参数：
    - **num_features** (int) - 指明输入 ``Tensor`` 的通道数量。
    - **epsilon** (float, 可选) - 为了数值稳定加在分母上的值。默认值：1e-05。
    - **momentum** (float, 可选) - 此值用于计算 ``moving_mean`` 和 ``moving_var`` 。默认值：0.9。更新公式如上所示。
    - **weight_attr** (ParamAttr|bool, 可选) - 指定权重参数属性的对象。如果设置为 ``False`` ，则表示本层没有可训练的权重参数。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
    - **bias_attr** (ParamAttr|bool, 可选) - 指定偏置参数属性的对象。如果设置为 ``False`` ，则表示本层没有可训练的偏置参数。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
    - **track_running_stats** （bool, 可选）- 是否计算全局均值和方差。默认: ``True`` ，表示计算全局均值和方差。

形状：
    - input: 一个二维到五维的 ``Tensor`` 。
    - output: 和input 相同形状的 ``Tensor`` 。

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle
    import paddle.nn as nn
    import numpy as np
    x = np.array([[[[0.3, 0.4], [0.3, 0.07]], [[0.83, 0.37], [0.18, 0.93]]]]).astype('float32')
    paddle.disable_static()
    x = paddle.to_tensor(x)
    if paddle.fluid.is_compiled_with_cuda():
        sync_batch_norm = nn.SyncBatchNorm(2)
        hidden1 = sync_batch_norm(x)
        print(hidden1.numpy())
        # [[[[0.26824948, 1.0936325],[0.26824948, -1.6301316]],[[ 0.8095662, -0.665287],[-1.2744656, 1.1301866 ]]]]

方法
:::::::::
convert_sync_batchnorm(layer)
'''''''''''''''''''''''''''''

该接口用于把 ``BatchNorm*d`` 层转换为 ``SyncBatchNorm`` 层。

参数：
    - **layer** (paddle.nn.Layer) - 包含一个或多个 ``BatchNorm*d`` 层的模型。

返回：
    如果原始模型中有 ``BatchNorm*d`` 层， 则把 ``BatchNorm*d`` 层转换为 ``SyncBatchNorm`` 层的原始模型。

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle
    import paddle.nn as nn
    paddle.disable_static()
    model = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 5, 3), nn.BatchNorm2d(5))
    sync_model = nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model)

