dense(torch.rand(2, 5))

这是一个 PyTorch 的函数，它将一个大小为 (2, 5) 的随机数张量作为输入，并将其传递到一个全连接层（也称为密集层），然后输出一个大小为 (2, ) 的张量。具体实现可能类似于以下代码：

import torch.nn as nn
import torch

fc = nn.Linear(5, 1)
input_tensor = torch.rand(2, 5)
output_tensor = fc(input_tensor).squeeze()

其中 `nn.Linear(5, 1)` 表示输入大小为 5，输出大小为 1 的全连接层，`squeeze()` 函数用于将输出张量的维度为 1 的维度去掉。

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class MyLinear(nn.Module): def init(self, in_units, units): super().init() self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units)) self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,)) def forward(self, X): linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data return F.relu(linear) dense = MyLinear(5,3) dense.weight dense(torch.rand(2, 5))

这段代码的作用是打印出自定义全连接层 `dense` 的权重张量。由于权重张量是一个 `nn.Parameter` 对象，因此需要调用 `.data` 方法来获取其值。具体实现类似于以下代码：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch

class MyLinear(nn.Module):
    def __init__(self, in_units, units):
        super().__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units))
        self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,))
        
    def forward(self, X):
        linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data
        return F.relu(linear)

dense = MyLinear(5, 3)
print(dense.weight.data)

输出的结果为一个大小为 (5, 3) 的随机数张量。

class MyLinear(nn.Module): def init(self, in_units, units): super().init() self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units)) self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,)) def forward(self, X): linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data return F.relu(linear) dense = MyLinear(5,3) dense.weightdense(torch.rand(2, 5))

这是一个使用 PyTorch 实现的自定义全连接层，相较于 `nn.Linear`，在 `forward` 函数中增加了 ReLU 激活函数的操作。具体实现类似于以下代码：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch

class MyLinear(nn.Module):
    def __init__(self, in_units, units):
        super().__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units))
        self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,))
        
    def forward(self, X):
        linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data
        return F.relu(linear)

dense = MyLinear(5, 3)
input_tensor = torch.rand(2, 5)
output_tensor = dense(input_tensor)

其中 `nn.Parameter` 用于将张量转换为模型参数，`forward` 函数中的 `F.relu` 表示 ReLU 激活函数。