LazyInstanceNorm3d

class torch.nn.LazyInstanceNorm3d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)

一個 torch.nn.InstanceNorm3d 模組，具有引數 num_features 的延遲初始化能力。

InstanceNorm3d 的 num_features 引數將從 input.size(1) 推斷。將進行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 以獲取更多關於延遲模組及其限制的文件。

引數

• num_features – 來自預期輸入尺寸 $(N, C, D, H, W)$ 或 $(C, D, H, W)$ 的 $C$（通道數）

• eps (float) – 新增到分母中以提高數值穩定性的值。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。如果設定為 True，此模組具有可學習的仿射引數，其初始化方式與批歸一化相同。預設值：False。

• track_running_stats (bool) – 布林值。如果設定為 True，此模組跟蹤執行平均值和方差；如果設定為 False，此模組不跟蹤這些統計資料，在訓練和評估模式下始終使用批統計資料。預設值：False

形狀

• 輸入: $(N, C, D, H, W)$ 或 $(C, D, H, W)$

• 輸出: $(N, C, D, H, W)$ 或 $(C, D, H, W)$ (與輸入形狀相同)

cls_to_become

別名: InstanceNorm3d