ConvBnReLU1d

class torch.ao.nn.intrinsic.qat.ConvBnReLU1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=None, padding_mode='zeros', eps=1e-05, momentum=0.1, freeze_bn=False, qconfig=None) [исходный код]

Модуль ConvBnReLU1d объединяет Conv1d, BatchNorm1d и ReLU и снабжён модулями FakeQuantize для весов, используемыми при обучении с учётом квантования.

Мы объединили интерфейсы torch.nn.Conv1d, torch.nn.BatchNorm1d и torch.nn.ReLU.

Аналогично torch.nn.Conv1d, модули FakeQuantize инициализируются значениями по умолчанию.

Переменные:

weight_fake_quant – модуль фиктивного квантования для весов

forward(input) [исходный код]

Выполняет прямой проход через объединённые Conv1d, BatchNorm1d и ReLU.

classmethod from_float(mod, use_precomputed_fake_quant=False) [исходный код]

Создаёт модуль QAT из модуля с плавающей точкой.