class ModulatedDeformConv()
API接口
class ModulatedDeformConv(nn.Module):
功能描述
应用基于NPU的Modulated Deformable 2D卷积操作。
参数说明
- in_channels (Int) - 输入图像中的通道数。
- out_channels (Int) - 卷积产生的通道数。
- kernel_size(Int或Tuple) - 卷积核大小。
- stride(Int, Tuple,默认值为1) - 卷积步长。
- padding (Int或Tuple,默认值为0) - 添加到输入两侧的零填充。
- dilation (Int或Tuple,默认值为1) - 内核元素间距。
- groups (Int,默认值为1) - 从输入通道到输出通道的阻塞连接数。
- deform_groups (Int) - 可变形组分区的数量。
- bias (Bool,默认值为False) - 如果值为True,则向输出添加可学习偏差。
- pack (Bool,默认值为True) - 如果值为True,此模块将包括con_offset和掩码。
约束说明
ModedDeformConv仅实现float32数据类型的操作。conv_offset中权重和偏置必须初始化为0。
示例
调用方式示例:
from torch_npu.contrib.module import ModulatedDeformConv m = ModulatedDeformConv(32, 32, 1)
使用示例:
>>> m = ModulatedDeformConv(32, 32, 1) >>> input_tensor = torch.randn(2, 32, 5, 5) >>> output = m(input_tensor) >>> x = torch.randn(2, 32, 7, 7) >>> model = ModulatedDeformConv(32, 32, 3, 2, 1) >>> torch.npu.set_device(0) >>> x = x.npu() >>> model = model.npu() >>> o = model(x) >>> l = o.sum() >>> l.backward() >>> print(l)
父主题: torch_npu.contrib