LazyInstanceNorm2d

class torch.nn.LazyInstanceNorm2d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None) [source]

A torch.nn.InstanceNorm2d module with lazy initialization of the num_features argument of the InstanceNorm2d 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

• num_features – $C$ from an expected input of size $(N, C, H, W)$ or $(C, H, W)$
• eps (float) – значение, добавляемое к знаменателю для повышения числовой устойчивости. По умолчанию: 1e-5
• momentum (float) – значение, используемое для вычисления running_mean и running_var. По умолчанию: 0.1
• affine (bool) – логическое значение, при установке в True, данный модуль имеет обучаемые параметры смещения, инициализируемые так же, как и для пакетной нормализации. По умолчанию: False.
• track_running_stats (bool) – логическое значение, при установке в True, данный модуль отслеживает среднее и дисперсию running, а при установке в False, данный модуль не отслеживает такие статистики и всегда использует пакетные статистики в режимах обучения и оценки. По умолчанию: False

Форма:

• Вход: $(N, C, H, W)$ или $(C, H, W)$
• Выход: $(N, C, H, W)$ или $(C, H, W)$ (такая же форма, как у входа)

cls_to_become

Псевдоним InstanceNorm2d