ConvBn2d

class torch.ao.nn.intrinsic.qat.ConvBn2d(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)

ConvBn2d 模块是将 Conv2d 和 BatchNorm2d 模块融合在一起，并附加了用于权重（weight）的 FakeQuantize 模块，用于量化感知训练。

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

与 torch.nn.Conv2d 类似，并初始化了默认的 FakeQuantize 模块。

变量

• freeze_bn –

• weight_fake_quant – 权重的 fake quant 模块