LazyBatchNorm1d

class torch.nn.LazyBatchNorm1d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None, *, bias=True) [исходный код]

Модуль torch.nn.BatchNorm1d с ленивой инициализацией.

Ленивая инициализация на основе аргумента num_features класса BatchNorm1d, значение которого определяется по input.size(1). Атрибуты, которые будут инициализированы лениво: weight, bias, running_mean и running_var.

Дополнительную документацию о ленивых модулях и их ограничениях см. в разделе torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin.

Параметры:

• eps (float) – значение, добавляемое к знаменателю для обеспечения численной устойчивости. По умолчанию: 1e-5
• momentum (float | None) – значение, используемое при вычислении running_mean и running_var. Можно задать None для вычисления кумулятивного скользящего среднего (то есть простого среднего). По умолчанию: 0.1
• affine (bool) – логическое значение: если задано True, у этого модуля будут обучаемые аффинные параметры. По умолчанию: True
• track_running_stats (bool) – логическое значение: если задано True, этот модуль отслеживает скользящие среднее и дисперсию; если задано False, модуль не отслеживает эти статистики и инициализирует буферы статистики running_mean и running_var значениями None. Если эти буферы имеют значение None, модуль всегда использует статистики батча как в режиме обучения, так и в режиме оценки. По умолчанию: True
• bias (UninitializedParameter) – если задано False, слой не будет обучать аддитивное смещение (имеет значение только в том случае, если affine равно True). По умолчанию: True

cls_to_become [исходный код]

псевдоним BatchNorm1d