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Neural network pytorch中二维数据的批处理归一化

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我对使用批处理规范化感到非常困惑。例如，我有
（256256）
图像，我用
批量大小=4
训练我的网络。我需要每个批次的
（4,64,64）
特征图，因此我有以下型号：

Conv1d(1,1,kernel_size = 1 , stride = 2, padding = 0)
BatchNorm1d(x)
Conv1d(1,1,kernel_size = 1, stride = 2,padding = 0)
BatchNorm1(x)
对于上述型号，x的正确编号应该是多少

BatchNorm
通常在通道轴上执行。但是，所需的特征映射应具有
（4,64,64）
大小。将
x
设置为
1
没有意义。我错了吗

我还有一个问题。在通道轴和其他轴上执行
batchNorm
有什么区别