.. _cn_api_fluid_layers_instance_norm:

instance_norm
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.. py:function:: paddle.fluid.layers.instance_norm(input, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, name=None)

:api_attr: 声明式编程模式（静态图)




可用作卷积和全连接操作的实例正则化函数，根据每个样本的每个通道的均值和方差信息进行正则化。该层需要的数据格式如下：

NCHW[batch,in_channels,in_height,in_width]

更多详情请参考 : `Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization <https://arxiv.org/pdf/1607.08022.pdf>`_

``input`` 是mini-batch的输入。

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


参数：
    - **input** (Variable) - instance_norm算子的输入特征，是一个Variable类型，输入的维度可以为 2, 3, 4, 5。数据类型：float32和float64。
    - **epsilon** （float，默认1e-05）-为了当前输入做标准化时得到稳定的结果而加在的分母上的扰动值。默认值为1e-5。
    - **param_attr** （ParamAttr|None） - instance_norm 权重参数的属性，可以设置为None或者一个ParamAttr的类（ParamAttr中可以指定参数的各种属性）。 如果设为None，则默认的参数初始化为1.0。如果在ParamAttr指定了属性时, instance_norm创建相应属性的param_attr（权重）参数。默认：None。
    - **bias_attr** （ParamAttr|None） - instance_norm 偏置参数的属性，可以设置为None或者一个ParamAttr的类（ParamAttr中可以指定参数的各种属性）。如果设为None，默认的参数初始化为0.0。如果在ParamAttr指定了参数的属性时, instance_norm创建相应属性的bias_attr（偏置）参数。默认：None。
    - **name** （string，默认None）- 该层名称（可选）。若设为None，则自动为该层命名。

返回： 张量，在输入中运用instance normalization后的结果

返回类型：变量（Variable）

**代码示例**：

.. code-block:: python
    
    import paddle.fluid as fluid
    import numpy as np
    x = fluid.layers.data(name='x', shape=[3, 7, 3, 7], dtype='float32', append_batch_size=False)
    hidden1 = fluid.layers.fc(input=x, size=200)
    param_attr = fluid.ParamAttr(name='instance_norm_w', initializer=fluid.initializer.Constant(value=1.0))
    bias_attr = fluid.ParamAttr(name='instance_norm_b', initializer=fluid.initializer.Constant(value=0.0))
    hidden2 = fluid.layers.instance_norm(input=hidden1, param_attr = param_attr, bias_attr = bias_attr)
    place = fluid.CPUPlace()
    exe = fluid.Executor(place)
    exe.run(fluid.default_startup_program())
    np_x = np.random.random(size=(3, 7, 3, 7)).astype('float32')
    output = exe.run(feed={"x": np_x}, fetch_list = [hidden2])
    print(output)

