LazyInstanceNorm3d

class torch.nn.LazyInstanceNorm3d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)

一个 torch.nn.InstanceNorm3d 模块，其 num_features 参数的初始化为延迟的。

num_features 的值将从 input.size(1) 中推断出来。将延迟初始化的属性有 weight、bias、running_mean 和 running_var。

请查看 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin，以进一步了解延迟模块及其局限性。

参数

• num_features – 预期输入大小为 $(N, C, D, H, W)$ 或 $(C, D, H, W)$ 的 $C$

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

• momentum (Optional[float]) – 用于计算 running_mean 和 running_var 的值。默认值：0.1

• affine (bool) – 布尔值，当设置为 True 时，该模块将具有可学习的仿射参数，初始化方式与批归一化相同。默认值：False。

• track_running_stats (bool) – 当设置为 True 时，该模块会跟踪运行时的均值和方差。当设置为 False 时，该模块不会跟踪这些统计数据，并且在训练和评估模式下始终使用批次统计数据。默认值：False

形状

• 输入：$(N, C, D, H, W)$ 或 $(C, D, H, W)$

• 输出：$(N, C, D, H, W)$ 或 $(C, D, H, W)$（与输入形状相同）

cls_to_become

InstanceNorm3d 的别名