LazyBatchNorm2d

class torch.nn.LazyBatchNorm2d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None, *, bias=True) [исходный код]

Модуль torch.nn.BatchNorm2d с отложенной инициализацией.

Отложенная инициализация применяется к аргументу num_features класса BatchNorm2d, значение которого определяется по input.size(1). Атрибуты, которые будут инициализированы отложенно: weight, bias, running_mean и running_var.

Дополнительную документацию об отложенно инициализируемых модулях и их ограничениях см. в разделе torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin.

Параметры:

• eps (float) – значение, добавляемое к знаменателю для численной устойчивости. По умолчанию: 1e-5
• momentum (float | None) – значение, используемое при вычислении running_mean и running_var. Может быть задано как None для кумулятивного скользящего среднего (то есть простого среднего). По умолчанию: 0.1
• affine (bool) – логическое значение; если задано True, у этого модуля имеются обучаемые аффинные параметры. По умолчанию: True
• track_running_stats (bool) – логическое значение; если задано True, модуль отслеживает скользящие средние и дисперсии, а если задано False, модуль не отслеживает такие статистики и инициализирует буферы статистики running_mean и running_var значением None. Если эти буферы равны None, модуль всегда использует статистики пакета 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 если affine равно True). По умолчанию: True

cls_to_become [исходный код]

псевдоним BatchNorm2d