img_conv_group

Image Convolution Group由Convolution2d，BatchNorm，DropOut和Pool2d组成。根据输入参数，img_conv_group将使用Convolution2d，BatchNorm，DropOut对Input进行连续计算，得到最后结果。

参数：

• input （Variable） - 输入，格式为[N，C，H，W]的4-D Tensor。数据类型：float32和float64。

• conv_num_filter （list | tuple） - 卷积中使用的滤波器数。

• pool_size （int | list | tuple） - 池化层中池化核的大小。如果pool_size是列表或元组，则它必须包含两个整数（pool_size_height，pool_size_width）。否则，pool_size_height = pool_size_width = pool_size。

• conv_filter_size （int | list | tuple） - 卷积层中滤波器大小。如果filter_size是列表或元组，则其长度必须等于 conv_num_filter 的长度。否则，所有卷积的 conv_filter_size 都是相同的。默认：3。

• conv_act （str） - 卷积层之后接的的激活层类型， BatchNorm 后面没有。默认：None。

• param_attr (ParamAttr|None) ：指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 。conv2d算子默认的权重初始化是Xavier。

• conv_batchnorm_drop_rate （float | list） - 表示 BatchNorm 之后的 Dropout Layer 的 drop_rate 。如果 是一个列表，则其长度必须等于 conv_num_filter 的长度。否则，所有 Dropout Layers 的 drop_rate 都是 conv_batchnorm_drop_rate 。默认：0.0。

• pool_type （str） - 池化类型可以是最大池化的 max 和平均池化的 avg 。默认：max。

返回： Tensor。使用Convolution2d，BatchNorm，DropOut和Pool2d进行串行计算后的最终结果。

返回类型： Variable

代码示例：