LazyBatchNorm1d#

class torch.nn.LazyBatchNorm1d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)[原始碼]#

一個具有惰性初始化的 torch.nn.BatchNorm1d 模組。

惰性初始化基於 BatchNorm1d 的 num_features 引數，該引數是從 input.size(1) 推斷出來的。將惰性初始化的屬性是 weight、bias、running_mean 和 running_var。

有關延遲模組及其限制的更多文件，請檢視 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin。

引數

eps (float) – 為了數值穩定性新增到分母中的值。預設值：1e-5
momentum (Optional[float]) – 用於 running_mean 和 running_var 計算的值。可以設定為 None 以進行累積移動平均（即簡單平均）。預設值：0.1
affine (bool) – 一個布林值，如果設定為 True，則該模組具有可學習的仿射引數。預設值：True
track_running_stats (bool) – 一個布林值，當設定為 True 時，此模組跟蹤執行均值和方差；當設定為 False 時，此模組不跟蹤此類統計資訊，並將統計資訊緩衝區 running_mean 和 running_var 初始化為 None。當這些緩衝區為 None 時，此模組在訓練和評估模式下始終使用批次統計。預設值：True

文件