LazyConv2d

class torch.nn.LazyConv2d(out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)

一个 torch.nn.Conv2d 模块，对 in_channels 参数进行惰性初始化。

Conv2d 的 in_channels 参数从 input.size(1) 推断。将进行惰性初始化的属性是 weight 和 bias。

查看 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin 以获取关于惰性模块及其限制的更多文档。

参数

• out_channels (int) – 卷积产生的通道数

• kernel_size (int 或 tuple) – 卷积核大小

• stride (int 或 tuple, 可选) – 卷积步长。默认值：1

• padding (int 或 tuple, 可选) – 输入两侧添加的零填充。默认值：0

• dilation (int 或 tuple, 可选) – 卷积核元素之间的间距。默认值：1

• groups (int, 可选) – 从输入通道到输出通道的分组连接数。默认值：1

• bias (bool, 可选) – 如果为 True，则向输出添加可学习的偏置。默认值：True

• padding_mode (str, 可选) – 'zeros', 'reflect', 'replicate' 或 'circular'。默认值：'zeros'

另请参阅

torch.nn.Conv2d 和 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin

cls_to_become

Conv2d 的别名