LazyBatchNorm1d

class torch.nn.LazyBatchNorm1d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)

一个具有延迟初始化的 torch.nn.BatchNorm1d 模块。

根据从 input.size(1) 推断出的 BatchNorm1d 的 num_features 参数进行延迟初始化。将被延迟初始化的属性包括 weight、bias、running_mean 和 running_var。

有关延迟模块及其限制的更多文档，请查阅 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin。

参数

• eps (float) – 添加到分母上的值，用于数值稳定性。默认值: 1e-5

• momentum (Optional[float]) – 用于计算 running_mean 和 running_var 的值。可以设置为 None 以使用累积移动平均（即简单平均）。默认值: 0.1

• affine (bool) – 一个布尔值，设置为 True 时，此模块具有可学习的仿射参数。默认值: True

• track_running_stats (bool) – 一个布尔值，设置为 True 时，此模块跟踪运行中的均值和方差；设置为 False 时，此模块不跟踪这些统计信息，并将统计缓冲区 running_mean 和 running_var 初始化为 None。当这些缓冲区为 None 时，此模块在训练和评估模式下始终使用批次统计信息。默认值: True

cls_to_become

BatchNorm1d 的别名