pytorch中batch normalisation的注意事项

torch中的各种批归一的注意事项，不间断更新20180402

含有batchnorm的网络其train和eval时效果差距大

1. 和是否zero_grad及其位置关系不大，因为这个错了，train是多半不收敛的。
2. 主要是因为BN的输入随着训练的进行是时变的，非稳态的，除非训练完全收敛，且学习率很小，并进行了多个batch的训练，此时的running mean 和running var才会收敛到正确的值。
3. 如果BN的动量为0.1， 那么需要多训练的batch数我认为至少是20，即0.9**20=0.1214，也就是说20个batch前的训练数据在running mean和var中所占比重约十分之一。
4. 建议：当需要用eval运作网络时，最好先以train模式进行多个batch的前向传播，用于稳定running mean和var。

torch.nn.BatchNorm2d

1. 输入4D的矩阵，NxCxHxW
2. C维度取Ci时可计算得到MEANi和VERi，分别是改通道对应的均值和方差
3. 可见该批归一化过程是通道间独立的。
4. 所以，如果batch中N=1也是可以正常运作的，这点区别于最早的批归一文章。