LazyBatchNorm1d

classtorch.nn.LazyBatchNorm1d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)[源代码]

一个具有惰性初始化的 torch.nn.BatchNorm1d 模块。

根据从input.size(1) 推断出的BatchNorm1d 的num_features 参数进行惰性初始化。将被惰性初始化的属性包括weight, bias, running_mean 和 running_var。

查阅torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin以了解更多关于延迟模块及其限制的文档。

参数

• eps (float) — 一个添加到分母的值，用于保证数值稳定性。默认值为 1e-5。

• momentum (Optional[float]) – 用于运行均值和方差计算的参数。可以设置为None以使用累积移动平均（即简单平均）。默认值：0.1

• affine (bool) – 一个布尔值，当设置为True时，表示此模块具有可学习的仿射参数。默认值： True

• track_running_stats (bool) – 一个布尔值，当设置为True时，此模块会跟踪运行均值和方差；当设置为False时，此模块不会进行统计，并将统计缓冲区 running_mean 和 running_var 初始化为 None。如果这些缓冲区为None，则在训练和评估模式下始终使用批次统计信息。默认值： True

cls_to_become

别名：BatchNorm1d