megengine.module.DeformableConv2d

class DeformableConv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, conv_mode='cross_correlation', compute_mode='default', **kwargs)[源代码]

可变形卷积

参数
  • in_channels (int) – 输入数据中的通道数。

  • out_channels (int) – 输出数据中的通道数。

  • kernel_size (Union[int, Tuple[int, int]]) – size of weight on spatial dimensions. If kernel_size is an int, the actual kernel size would be (kernel_size, kernel_size).

  • stride (Union[int, Tuple[int, int]]) – 二维卷积运算的步长。默认:1

  • padding (Union[int, Tuple[int, int]]) – 输入数据空域维度两侧的填充(padding)大小。仅支持填充0值。默认:0

  • dilation (Union[int, Tuple[int, int]]) – 二维卷积运算的空洞(dilation)。默认:1

  • groups (int) – number of groups into which the input and output channels are divided, so as to perform a “grouped convolution”. When groups is not 1, in_channels and out_channels must be divisible by groups, and there would be an extra dimension at the beginning of the weight’s shape. Default: 1

  • bias (bool) – 是否将偏置(bias)加入卷积的结果中。默认:True

  • conv_mode (str) – Supports cross_correlation. Default: cross_correlation

  • compute_mode (str) – When set to “default”, no special requirements will be placed on the precision of intermediate results. When set to “float32”, “float32” would be used for accumulator and intermediate result, but only effective when input and output are of float16 dtype.

注解

  • weight usually has shape (out_channels, in_channels, height, width) , if groups is not 1, shape will be (groups, out_channels // groups, in_channels // groups, height, width)

  • bias usually has shape (1, out_channels, *1)

方法

apply(fn)

对当前模块中的所有模块应用函数 fn,包括当前模块本身。

buffers([recursive])

返回该模块中对于buffers的一个可迭代对象。

calc_conv(inp, weight, offset, mask, bias)

children(**kwargs)

返回一个可迭代对象,可遍历所有属于当前模块的直接属性的子模块。

disable_quantize([value])

设置 modulequantize_diabled 属性,并返回 module

eval()

当前模块中所有模块的 training 属性(包括自身)置为 False ,并将其切换为推理模式。

forward(inp, offset, mask)

load_state_dict(state_dict[, strict])

加载一个参数字典,这个字典通常使用 state_dict 得到。

modules(**kwargs)

返回一个可迭代对象,可以遍历当前模块中的所有模块,包括其本身。

named_buffers([prefix, recursive])

返回可遍历模块中 key 与 buffer 的键值对的可迭代对象,其中 key 为从该模块至 buffer 的点路径(dotted path)。

named_children(**kwargs)

返回可迭代对象,可以遍历属于当前模块的直接属性的所有子模块(submodule)与键(key)组成的”key-submodule”对,其中'key'是子模块对应的属性名。

named_modules([prefix])

返回可迭代对象,可以遍历当前模块包括自身在内的所有其内部模块所组成的key-module键-模块对,其中'key'是从当前模块到各子模块的点路径(dotted path)。

named_parameters([prefix, recursive])

返回一个可迭代对象,可以遍历当前模块中key与 Parameter 组成的键值对。其中 key 是从模块到 Parameter 的点路径(dotted path)。

named_tensors([prefix, recursive])

Returns an iterable for key tensor pairs of the module, where key is the dotted path from this module to the tensor.

parameters([recursive])

返回一个可迭代对象,遍历当前模块中的所有 Parameter

register_forward_hook(hook)

给模块输出注册一个回调函数。

register_forward_pre_hook(hook)

给模块输入注册一个回调函数。

replace_param(params, start_pos[, seen])

Replaces module's parameters with params, used by ParamPack to

reset_parameters()

rtype

None

state_dict([rst, prefix, keep_var])

tensors([recursive])

Returns an iterable for the Tensor of the module.

train([mode, recursive])

当前模块中所有模块的 training 属性(包括自身)置为 mode

zero_grad()

将所有参数的梯度置0。