LazyBatchNorm2d

class torch.nn.LazyBatchNorm2d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)

一個具有延遲初始化的 torch.nn.BatchNorm2d 模組。

對於 BatchNorm2d 的 num_features 參數進行延遲初始化，此參數是從 input.size(1) 推斷而來。會被延遲初始化的屬性有 weight、bias、running_mean 以及 running_var。

請查看 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin 以獲得關於延遲模組及其限制的更多說明文件。

參數

• eps (float) – 為數值穩定性而加到分母的一個值。預設值：1e-5

• momentum (Optional[float]) – 用於 running_mean 和 running_var 計算的值。可以設置為 None 以進行累計移動平均（即簡單平均）。預設值：0.1

• affine (bool) – 一個布林值，當設置為 True 時，此模組具有可學習的仿射參數。預設值：True

• track_running_stats (bool) – 一個布林值，當設置為 True 時，此模組追蹤 running mean 和 variance，當設置為 False 時，此模組不追蹤這些統計數據，並且將統計緩衝區 running_mean 和 running_var 初始化為 None。當這些緩衝區為 None 時，此模組始終使用批次統計，無論是在訓練模式還是評估模式。預設值：True

cls_to_become

BatchNorm2d 的別名