LazyInstanceNorm1d

class torch.nn.LazyInstanceNorm1d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)

一個 torch.nn.InstanceNorm1d 模組，其 num_features 引數支援延遲初始化。

InstanceNorm1d 的 num_features 引數從 input.size(1) 推斷。將延遲初始化的屬性包括 weight、bias、running_mean 和 running_var。

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

引數

• num_features – $C$，來自預期的輸入尺寸 $(N, C, L)$ 或 $(C, L)$

• eps (float) – 新增到分母以增加數值穩定性的值。預設值：1e-5

• momentum (Optional[float]) – 用於計算 running_mean 和 running_var 的值。預設值：0.1

• affine (bool) – 布林值，當設定為 True 時，此模組具有可學習的仿射引數，初始化方式與 batch normalization 相同。預設值：False。

• track_running_stats (bool) – 布林值，當設定為 True 時，此模組跟蹤執行中的均值和方差；當設定為 False 時，此模組不跟蹤此類統計資訊，並在訓練和評估模式下始終使用批次統計資訊。預設值：False

形狀

• 輸入：$(N, C, L)$ 或 $(C, L)$

• 輸出：$(N, C, L)$ 或 $(C, L)$ (與輸入形狀相同)

cls_to_become

別名 InstanceNorm1d