ConvBnReLU1d¶
- class torch.ao.nn.intrinsic.qat.ConvBnReLU1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=None, padding_mode='zeros', eps=1e-05, momentum=0.1, freeze_bn=False, qconfig=None)[源代码]¶
ConvBnReLU1d 模块是由 Conv1d、BatchNorm1d 和 ReLU 融合而成的模块,并附加了用于权重的 FakeQuantize 模块,用于量化感知训练。
我们结合了
torch.nn.Conv1d
和torch.nn.BatchNorm1d
以及torch.nn.ReLU
的接口。类似于 torch.nn.Conv1d,并初始化为默认值的 FakeQuantize 模块。
- 变量
weight_fake_quant – 权重的伪量化模块