LazyBatchNorm3d
-
class torch.nn.modules.batchnorm.LazyBatchNorm3d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None, *, bias=True)[исходный код] -
Модуль
torch.nn.BatchNorm3dс отложенной инициализацией.Отложенная инициализация выполняется для аргумента
num_featuresобъектаBatchNorm3d, который определяется поinput.size(1). Атрибуты, которые будут инициализированы отложенно:weight,bias,running_meanиrunning_var.Дополнительную документацию об отложенно инициализируемых модулях и их ограничениях см. в описании
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. Для вычисления кумулятивного скользящего среднего (то есть простого среднего) можно задать
None. По умолчанию: 0.1 -
affine (bool) – логическое значение; если задано
True, модуль имеет обучаемые аффинные параметры. По умолчанию:True -
track_running_stats (bool) – логическое значение; если задано
True, модуль отслеживает скользящие среднее и дисперсию; если заданоFalse, модуль не отслеживает эти статистики и инициализирует буферы статистикиrunning_meanиrunning_varзначениемNone. Если эти буферы имеют значениеNone, модуль всегда использует статистики текущего пакета данных как во время обучения, так и в режиме оценки. По умолчанию:True -
bias (UninitializedParameter) – Если задано
False, слой не будет обучать аддитивное смещение (имеет значение, только еслиaffineравноTrue). По умолчанию:True
-
cls_to_become[исходный код] -
псевдоним
BatchNorm3d
© 2026, PyTorch Contributors
PyTorch has a BSD-style license, as found in the LICENSE file.
https://docs.pytorch.org/docs/2.14/generated/torch.nn.modules.batchnorm.LazyBatchNorm3d.html