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)

一个 ConvBnReLU1d 模块是合并了 Conv1d、BatchNorm1d 和 ReLU 的模块，并附加了用于权重计算的 FakeQuantize 模块，用于量化感知训练。

我们结合了 torch.nn.Conv1d、torch.nn.BatchNorm1d 和 torch.nn.ReLU 的接口。

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

变量

weight_fake_quant – 权重的 fake quant 模块