LazyConvTranspose2d

class torch.nn.LazyConvTranspose2d(out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)

一个带有 in_channels 参数的懒惰初始化的 torch.nn.ConvTranspose2d 模块。

ConvTranspose2d 的 in_channels 参数将从 input.size(1) 推断。将进行懒惰初始化的属性是 weight 和 bias。

有关延迟模块及其限制的更多文档，请查看 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin。

参数

• out_channels (int) – 卷积产生的通道数

• kernel_size (int 或 tuple) – 卷积核的大小

• stride (int 或 tuple, 可选) – 卷积的步幅。默认为：1

• padding (int 或 tuple，可选) – 在输入的每个维度两侧会添加 dilation * (kernel_size - 1) - padding 的零填充。默认值：0

• output_padding (int 或 tuple，可选) – 在输出形状的每个维度的一侧添加的额外尺寸。默认值：0

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

• bias (bool, 可选) – 如果为 True，则向输出添加可学习的偏置。默认为：True

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

另请参阅

torch.nn.ConvTranspose2d 和 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin

cls_to_become

别名： ConvTranspose2d