LazyBatchNorm1d

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

具有延迟初始化的 torch.nn.BatchNorm1d 模块。

基于 BatchNorm1d 的 num_features 参数的延迟初始化，该参数从 input.size(1) 推断而来。将延迟初始化的属性为 weight、bias、running_mean 和 running_var。

有关延迟模块及其局限性的更多文档，请查看 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin。

参数

• eps (float) – 添加到分母的值，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 以实现累积移动平均（即简单平均）。默认值：0.1

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

• track_running_stats (bool) – 布尔值，设置为 True 时，该模块跟踪运行均值和方差，设置为 False 时，该模块不跟踪此类统计信息，并将统计信息缓冲区 running_mean 和 running_var 初始化为 None。当这些缓冲区为 None 时，该模块始终使用批次统计信息，无论是在训练模式还是评估模式下。默认值：True

cls_to_become

BatchNorm1d 的别名