ConvBnReLU2d

class torch.ao.nn.intrinsic.qat.ConvBnReLU2d(输入通道数, 输出通道数, 核大小, 步长=1, 填充=0, 扩展率=1, 组数=1, 偏置=None, 填充模式='zeros', eps=1e-05, 动量=0.1, 冻结 bn=False, qconfig=None)[源代码][源代码] ¶

ConvBnReLU2d 模块是由 Conv2d、BatchNorm2d 和 ReLU 融合而成的模块，并附加了用于权重的 FakeQuantize 模块，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。

与 torch.nn.Conv2d 类似，FakeQuantize 模块已初始化为默认值。

变量:

weight_fake_quant – 伪量化权重模块