LazyBatchNorm2d

class torch.nn.LazyBatchNorm2d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)

一個具有延遲初始化功能的 torch.nn.BatchNorm2d 模組。

延遲初始化針對從 input.size(1) 推斷出的 BatchNorm2d 的 num_features 引數進行。將被延遲初始化的屬性是 weight、bias、running_mean 和 running_var。

檢視 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin，獲取關於延遲模組及其限制的更多文件。

引數

• eps (float) – 為數值穩定性新增到分母上的值。預設值：1e-5

• momentum (Optional[float]) – 用於 running_mean 和 running_var 計算的值。可以設定為 None 以進行累積移動平均（即簡單平均）。預設值：0.1

• affine (bool) – 一個布林值，當設定為 True 時，此模組具有可學習的仿射引數。預設值：True

• track_running_stats (bool) – 一個布林值，當設定為 True 時，此模組跟蹤執行平均值和方差，當設定為 False 時，此模組不跟蹤此類統計資訊，並將統計緩衝區 running_mean 和 running_var 初始化為 None。當這些緩衝區為 None 時，此模組在訓練和評估模式下始終使用批處理統計資訊。預設值：True

cls_to_become

BatchNorm2d 的別名