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ConvBnReLU1d

class torch.ao.nn.intrinsic.qat.ConvBnReLU1d(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)[source][source]

ConvBnReLU1d 模块是一个由 Conv1d、BatchNorm1d 和 ReLU 融合而成的模块,附加了用于权重的 FakeQuantize 模块,用于量化感知训练。

我们将 torch.nn.Conv1dtorch.nn.BatchNorm1dtorch.nn.ReLU 的接口进行了结合。

与 torch.nn.Conv1d 类似,初始化了默认的 FakeQuantize 模块。

变量:

weight_fake_quant – 伪量化权重模块


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