ConvBnReLU2d

类torch.ao.nn.intrinsic.qat.ConvBnReLU2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=None, padding_mode='zeros', eps=1e-05, momentum=0.1, freeze_bn=False, qconfig=None)[源代码]

ConvBnReLU2d 模块是通过融合 Conv2d、BatchNorm2d 和 ReLU 构建的，并配备了用于权重的 FakeQuantize 模块，适用于量化感知训练。

我们将 torch.nn.Conv2d、torch.nn.BatchNorm2d 和 torch.nn.ReLU 的接口进行了结合。

类似于torch.nn.Conv2d，但 FakeQuantize 模块被初始化为默认值。

变量

weight_fake_quant — 权重的假量化模块