小编Add*_*ddy的帖子

我最近开始使用OpenCL库,我注意到他们正在使用自己的整数类型,比如cl_int和cl_uint,而不是int和unsigned int.

这是为什么？为什么他们不使用语言中默认的类型？这是一个好的做法还是有实际的原因(即更易读的代码)？

我试图找出 BatchNormalization 层在 TensorFlow 中的具体表现。我想出了以下一段代码，据我所知，它应该是一个完全有效的 keras 模型，但是 BatchNormalization 的均值和方差似乎没有更新。

来自文档https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/BatchNormalization

对于 BatchNormalization 层，在该层上设置 trainable = False 意味着该层随后将在推理模式下运行（这意味着它将使用移动均值和移动方差来规范化当前批次，而不是使用均值和当前批次的方差）。

我希望模型在每次后续预测调用时返回不同的值。然而，我看到的是返回 10 次的完全相同的值。谁能向我解释为什么 BatchNormalization 层不更新其内部值？

import tensorflow as tf
import numpy as np

if __name__ == '__main__':

    np.random.seed(1)
    x = np.random.randn(3, 5) * 5 + 0.3

    bn = tf.keras.layers.BatchNormalization(trainable=False, epsilon=1e-9)
    z = input = tf.keras.layers.Input([5])
    z = bn(z)

    model = tf.keras.Model(inputs=input, outputs=z)

    for i in range(10):
        print(x)
        print(model.predict(x))
        print()

我使用TensorFlow 2.1.0