LazyBatchNorm2d

class torch.nn.modules.batchnorm.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, инициализируемые с задержкой: weight, bias, running_mean и running_var.

Дополнительную документацию об отложенной инициализации модулей и её ограничениях см. в torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin.

Параметры:

• eps (float) – значение, добавляемое к знаменателю для обеспечения численной устойчивости. Значение по умолчанию: 1e-5
• momentum (float | None) – значение, используемое для вычисления running_mean и running_var. Можно задать None для накопительного скользящего среднего (то есть простого среднего). Значение по умолчанию: 0.1
• affine (bool) – логическое значение: если оно равно True, у модуля есть обучаемые аффинные параметры. Значение по умолчанию: True
• track_running_stats (bool) – логическое значение: если оно равно True, модуль отслеживает скользящие среднее и дисперсию; если оно равно False, модуль не отслеживает эти статистические показатели и инициализирует буферы статистики running_mean и running_var значением None. Когда эти буферы имеют значение None, модуль всегда использует статистику по пакету как в режиме обучения, так и в режиме оценки. Значение по умолчанию: True
• bias (UninitializedParameter) – если задано False, слой не будет обучать аддитивное смещение (имеет значение, только если affine равно True). Значение по умолчанию: True

cls_to_become [исходный код]

псевдоним BatchNorm2d