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，具有参数 num_features 的延迟初始化能力。

InstanceNorm3d 的 num_features 参数将从 input.size(1) 推断。将进行延迟初始化的属性包括 weight、bias、running_mean 和 running_var。

请查看 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin 以获取更多关于延迟模块及其限制的文档。

参数

• num_features – 来自预期输入尺寸 $(N, C, D, H, W)$ 或 $(C, D, H, W)$ 的 $C$（通道数）

• eps (float) – 添加到分母中以提高数值稳定性的值。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。如果设置为 True，此模块具有可学习的仿射参数，其初始化方式与批归一化相同。默认值：False。

• track_running_stats (bool) – 布尔值。如果设置为 True，此模块跟踪运行平均值和方差；如果设置为 False，此模块不跟踪这些统计数据，在训练和评估模式下始终使用批统计数据。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

别名: InstanceNorm3d