utils.fuse_all_conv_bn

`utils.fuse_all_conv_bn`通常是在深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）中的一种优化技巧，它合并了卷积层(Convolutional Layer) 和批量归一化(Batch Normalization)的操作。批量归一化作为一种常见的网络正则化技术，会分别对每个通道的数据进行标准化，而融合后可以减少计算量，提高模型的训练速度，并简化模型架构。

在某些版本的框架中，这种操作可能会自动进行，但如果需要手动控制或优化性能，开发者可能会使用这个工具函数。例如，在PyTorch的`torch.nn.utils.fusion`模块中，`fuse_conv_bn`函数就是用于检查并尝试将连续的Conv-BN层组合在一起，形成一个新的“fused”模块，减少了中间变量和运算步骤。

举个例子：

from torch.nn.utils import fuse_conv_bn

model = Net()
# 原始模型可能像这样
model.conv1
model.bn1

# 使用fuse_all_conv_bn进行融合
fused_module = fuse_conv_bn(model.conv1, model.bn1)
model.conv1 = fused_module