LazyBatchNorm2d

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

A torch.nn.BatchNorm2d module with lazy initialization of the num_features argument of the BatchNorm2d that is inferred from the input.size(1). The attributes that will be lazily initialized are weight, bias, running_mean and running_var.

Check the torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin for further documentation on lazy modules and their limitations.

Parameters

• eps (float) – значение, добавляемое к знаменателю для обеспечения числовой устойчивости. По умолчанию: 1e-5
• momentum (float) – значение, используемое для вычисления running_mean и running_var. Может быть установлено в None для кумулятивного скользящего среднего (т.е. простого среднего). По умолчанию: 0.1
• affine (bool) – булево значение, которое, при установке в True, обеспечивает наличия обучаемых аффинных параметров. По умолчанию: True
• track_running_stats (bool) – булево значение, которое, при установке в True, позволяет модулю отслеживать среднее и дисперсию, а при установке в False, этот модуль не отслеживает такие статистики и инициализирует буферы статистики running_mean и running_var как None. Когда эти буферы None, этот модуль всегда использует пакетные статистики как в режиме обучения, так и в режиме оценки. По умолчанию: True

cls_to_become

псевдоним BatchNorm2d