LazyBatchNorm1d

class torch.nn.modules.batchnorm.LazyBatchNorm1d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)

具有懶惰初始化的 torch.nn.BatchNorm1d 模組。

基於 BatchNorm1d 的 num_features 引數進行懶惰初始化，該引數從 input.size(1) 推斷得出。將懶惰初始化的屬性是 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，如果設定為 True，則此模組跟蹤執行均值和方差；如果設定為 False，則此模組不跟蹤此類統計資訊，並將統計緩衝區 running_mean 和 running_var 初始化為 None。當這些緩衝區為 None 時，此模組始終使用批次統計資訊，無論是在訓練還是評估模式下。預設為 True

cls_to_become

的別名 BatchNorm1d