tensorflow中batch normalization的用法

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神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因。

对于深度网络的训练是一个复杂的过程，只要网络的前面几层发生微小的改变，那么后面几层就会被累积放大下去。一旦网络某一层的输入数据的分布发生改变，那么这一层网络就需要去适应学习这个新的数据分布，所以如果训练过程中，训练数据的分布一直在发生变化，那么将会影响网络的训练速度。

我们知道网络一旦train起来，那么参数就要发生更新，除了输入层的数据外(因为输入层数据，我们已经人为的为每个样本归一化)，后面网络每一层的输入数据分布是一直在发生变化的，因为在训练的时候，前面层训练参数的更新将导致后面层输入数据分布的变化。以网络第二层为例：网络的第二层输入，是由第一层的参数和input计算得到的，而第一层的参数在整个训练过程中一直在变化，因此必然会引起后面每一层输入数据分布的改变。我们把网络中间层在训练过程中，数据分布的改变称之为：“Internal Covariate Shift”。Paper所提出的算法，就是要解决在训练过程中，中间层数据分布发生改变的情况，于是就有了Batch Normalization，这个牛逼算法的诞生。

1.原理

公式如下：

y=γ(x-μ)/σ+β

其中x是输入，y是输出，μ是均值，σ是方差，γ和β是缩放（scale）、偏移（offset）系数。

一般来讲，这些参数都是基于channel来做的，比如输入x是一个16*32*32*128(NWHC格式)的feature map，那么上述参数都是128维的向量。其中γ和β是可有可无的，有的话，就是一个可以学习的参数（参与前向后向），没有的话，就简化成y=(x-μ)/σ。而μ和σ，在训练的时候，使用的是batch内的统计值，测试/预测的时候，采用的是训练时计算出的滑动平均值。

2.tensorflow中使用

tensorflow中batch normalization的实现主要有下面三个：

tf.nn.batch_normalization

tf.layers.batch_normalization

tf.contrib.layers.batch_norm

封装程度逐个递进，建议使用tf.layers.batch_normalization或tf.contrib.layers.batch_norm，因为在tensorflow官网的解释比较详细。我平时多使用tf.layers.batch_normalization，因此下面的步骤都是基于这个。

3.训练

训练的时候需要注意两点，(1)输入参数training=True,(2)计算loss时，要添加以下代码（即添加update_ops到最后的train_op中）。这样才能计算μ和σ的滑动平均（测试时会用到）

  update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)with tf.control_dependencies(update_ops):train_op = optimizer.minimize(loss)

4.测试

测试时需要注意一点，输入参数training=False，其他就没了

5.预测

预测时比较特别，因为这一步一般都是从checkpoint文件中读取模型参数，然后做预测。一般来说，保存checkpoint的时候，不会把所有模型参数都保存下来，因为一些无关数据会增大模型的尺寸，常见的方法是只保存那些训练时更新的参数（可训练参数），如下：

var_list = tf.trainable_variables()
saver = tf.train.Saver(var_list=var_list, max_to_keep=5)

但使用了batch_normalization，γ和β是可训练参数没错，μ和σ不是，它们仅仅是通过滑动平均计算出的，如果按照上面的方法保存模型，在读取模型预测时，会报错找不到μ和σ。更诡异的是，利用tf.moving_average_variables()也没法获取bn层中的μ和σ（也可能是我用法不对），不过好在所有的参数都在tf.global_variables()中，因此可以这么写：

var_list = tf.trainable_variables()
g_list = tf.global_variables()
bn_moving_vars = [g for g in g_list if 'moving_mean' in g.name]
bn_moving_vars += [g for g in g_list if 'moving_variance' in g.name]
var_list += bn_moving_vars
saver = tf.train.Saver(var_list=var_list, max_to_keep=5)

按照上述写法，即可把μ和σ保存下来，读取模型预测时也不会报错，当然输入参数training=False还是要的。

注意上面有个不严谨的地方，因为我的网络结构中只有bn层包含moving_mean和moving_variance，因此只根据这两个字符串做了过滤，如果你的网络结构中其他层也有这两个参数，但你不需要保存，建议使用诸如bn/moving_mean的字符串进行过滤。

2018.4.22更新

提供一个基于mnist的示例，供大家参考。包含两个文件，分别用于train/test。注意bn_train.py文件的51-61行，仅保存了网络中的可训练变量和bn层利用统计得到的mean和var。注意示例中需要下载mnist数据集，要保持电脑可以联网。

import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datatf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)if __name__ == '__main__':mnist = input_data.read_data_sets('mnist', one_hot=True)x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])conv1 = tf.layers.conv2d(image, filters=32, kernel_size=[3, 3], strides=[1, 1], padding='same',activation=tf.nn.relu,kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1),name='conv1')bn1 = tf.layers.batch_normalization(conv1, training=True, name='bn1')pool1 = tf.layers.max_pooling2d(bn1, pool_size=[2, 2], strides=[2, 2], padding='same', name='pool1')conv2 = tf.layers.conv2d(pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], strides=[1, 1], padding='same',activation=tf.nn.relu,kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1),name='conv2')bn2 = tf.layers.batch_normalization(conv2, training=True, name='bn2')pool2 = tf.layers.max_pooling2d(bn2, pool_size=[2, 2], strides=[2, 2], padding='same', name='pool2')flatten_layer = tf.contrib.layers.flatten(pool2, 'flatten_layer')weights = tf.get_variable(shape=[flatten_layer.shape[-1], 10], dtype=tf.float32,initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1), name='fc_weights')biases = tf.get_variable(shape=[10], dtype=tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(0.0), name='fc_biases')logit_output = tf.nn.bias_add(tf.matmul(flatten_layer, weights), biases, name='logit_output')cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=logit_output))pred_label = tf.argmax(logit_output, 1)label = tf.argmax(y_, 1)accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(pred_label, label), tf.float32))update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)global_step = tf.get_variable('global_step', [], dtype=tf.int32,initializer=tf.constant_initializer(0), trainable=False)learning_rate = tf.train.exponential_decay(learning_rate=0.1, global_step=global_step, decay_steps=5000,decay_rate=0.1, staircase=True)opt = tf.train.AdadeltaOptimizer(learning_rate=learning_rate, name='optimizer')with tf.control_dependencies(update_ops):grads = opt.compute_gradients(cross_entropy)train_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step)tf_config = tf.ConfigProto()tf_config.gpu_options.allow_growth = Truetf_config.allow_soft_placement = Truesess = tf.InteractiveSession(config=tf_config)sess.run(tf.global_variables_initializer())# only save trainable and bn variablesvar_list = tf.trainable_variables()if global_step is not None:var_list.append(global_step)g_list = tf.global_variables()bn_moving_vars = [g for g in g_list if 'moving_mean' in g.name]bn_moving_vars += [g for g in g_list if 'moving_variance' in g.name]var_list += bn_moving_varssaver = tf.train.Saver(var_list=var_list,max_to_keep=5)# save all variables# saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5)if tf.train.latest_checkpoint('ckpts') is not None:saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('ckpts'))train_loops = 10000for i in range(train_loops):batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(32)_, step, loss, acc = sess.run([train_op, global_step, cross_entropy, accuracy],feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})if step % 100 == 0:  # print training infolog_str = 'step:%d \t loss:%.6f \t acc:%.6f' % (step, loss, acc)tf.logging.info(log_str)if step % 1000 == 0:  # save current modelsave_path = os.path.join('ckpts', 'mnist-model.ckpt')saver.save(sess, save_path, global_step=step)sess.close()

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datatf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)if __name__ == '__main__':mnist = input_data.read_data_sets('mnist', one_hot=True)x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])conv1 = tf.layers.conv2d(image, filters=32, kernel_size=[3, 3], strides=[1, 1], padding='same',activation=tf.nn.relu,kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1),name='conv1')bn1 = tf.layers.batch_normalization(conv1, training=False, name='bn1')pool1 = tf.layers.max_pooling2d(bn1, pool_size=[2, 2], strides=[2, 2], padding='same', name='pool1')conv2 = tf.layers.conv2d(pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], strides=[1, 1], padding='same',activation=tf.nn.relu,kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1),name='conv2')bn2 = tf.layers.batch_normalization(conv2, training=False, name='bn2')pool2 = tf.layers.max_pooling2d(bn2, pool_size=[2, 2], strides=[2, 2], padding='same', name='pool2')flatten_layer = tf.contrib.layers.flatten(pool2, 'flatten_layer')weights = tf.get_variable(shape=[flatten_layer.shape[-1], 10], dtype=tf.float32,initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1), name='fc_weights')biases = tf.get_variable(shape=[10], dtype=tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(0.0), name='fc_biases')logit_output = tf.nn.bias_add(tf.matmul(flatten_layer, weights), biases, name='logit_output')cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=logit_output))pred_label = tf.argmax(logit_output, 1)label = tf.argmax(y_, 1)accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(pred_label, label), tf.float32))tf_config = tf.ConfigProto()tf_config.gpu_options.allow_growth = Truetf_config.allow_soft_placement = Truesess = tf.InteractiveSession(config=tf_config)saver = tf.train.Saver()if tf.train.latest_checkpoint('ckpts') is not None:saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('ckpts'))else:assert 'can not find checkpoint folder path!'loss, acc = sess.run([cross_entropy,accuracy],feed_dict={x: mnist.test.images,y_: mnist.test.labels})log_str = 'loss:%.6f \t acc:%.6f' % (loss, acc)tf.logging.info(log_str)sess.close()