ConvBnReLU2d¶
- class torch.ao.nn.intrinsic.qat.ConvBnReLU2d(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)[source]¶
ConvBnReLU2d 模块是将 Conv2d、BatchNorm2d 和 ReLU 融合而成的模块,并附带用于权重的 FakeQuantize 模块,用于量化感知训练。
我们结合了
torch.nn.Conv2d
和torch.nn.BatchNorm2d
以及torch.nn.ReLU
的接口。类似于 torch.nn.Conv2d,FakeQuantize 模块初始化为默认值。
- 变量
weight_fake_quant – 权重的伪量化模块