（beta）torch_npu.contrib.module.ModulatedDeformConv

接口原型

torch_npu.contrib.module.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。

支持的型号

• Atlas 训练系列产品
• Atlas A2 训练系列产品
• Atlas 推理系列产品

调用示例

>>> from torch_npu.contrib.module import ModulatedDeformConv
>>> m = ModulatedDeformConv(32, 32, 1).npu()
>>> input_tensor = torch.randn(2, 32, 5, 5).npu()
>>> output = m(input_tensor)