ConvBnReLU2d

class 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)

ConvBnReLU2d 模块是一个由 Conv2d、BatchNorm2d 和 ReLU 融合而成的模块， 附带有用于权重的 FakeQuantize 模块， 用于量化感知训练。

我们结合了 torch.nn.Conv2d、 torch.nn.BatchNorm2d 和 torch.nn.ReLU 的接口。

类似于torch.nn.Conv2d，并使用默认初始化的FakeQuantize模块。

Variables

weight_fake_quant – 权重的伪量化模块