LazyConv2d ¬

class torch.nn.LazyConv2d(out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)[source][source] ¬

一个具有懒加载 in_channels 参数的 torch.nn.Conv2d 模块。

该 in_channels 参数由 Conv2d 推断而来。将延迟初始化的属性是权重和偏置。

检查 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin 以获取有关懒加载模块及其限制的进一步文档。

参数:

• out_channels (int) – Number of channels produced by the convolution

• 卷积核大小（整数或元组）- 卷积核的大小

• stride（int 或 tuple，可选）- 卷积的步长。默认：1

• 填充（整数或元组，可选）- 在输入的两边添加零填充。默认：0

• 扩展 (int 或 tuple，可选) – 卷积核元素之间的间距。默认：1

• groups（整数，可选）- 从输入通道到输出通道的阻塞连接数量。默认：1

• bias（布尔值，可选）- 如果 True ，则向输出添加可学习的偏置。默认： True

• padding_mode（str，可选）- 'zeros' ， 'reflect' ， 'replicate' 或 'circular' 。默认： 'zeros'

参见

torch.nn.Conv2d 和 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin

cls_to_become

Conv2d 的别名