【pytorch】Conv2d()里面的参数bias什么时候加，什么时候不加？

代码中会发现有m = nn.Conv2d(16, 33, 3, stride=2,bias=False) ,bias是False，而默认的是True。
因为一般为False的时候，nn.Conv2d()后面通常接nn.BatchNorm2d()。
是因为BN里面有一个关键操作，

其中x1 = x0 * w0 + b0，而E[x1] = E[x0*w0] + b0， 所以对于分子而言，加没加偏置，没有影响；而对于下面分母而言，因为Var是方差操作，所以也没有影响（为什么没影响，回头问问你的数学老师就知道了）。所以，卷积之后，如果要接BN操作，最好是不设置偏置，因为不起作用，而且占显卡内存。