LazyBatchNorm2d

class torch.nn.LazyBatchNorm2d(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功能的 torch.nn.BatchNorm2d 模块。

延迟初始化针对从 input.size(1) 推断出的 BatchNorm2d 的 num_features 参数进行。将被延迟初始化的属性是 weight、bias、running_mean 和 running_var。

查看 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin，获取关于延迟模块及其限制的更多文档。

参数

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

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

• affine (bool) – 一个布尔值，当设置为 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，当设置为 True 时，此模块跟踪运行平均值和方差，当设置为 False 时，此模块不跟踪此类统计信息，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处理统计信息。默认值：True

cls_to_become

BatchNorm2d 的别名