pytorch nn.Linear(ninp, ntoken)

`nn.Linear(ninp, ntoken)`是一个PyTorch模块，它实现了一个线性层。它将输入张量的每个元素与一个权重矩阵相乘，然后加上一个偏置向量，最后输出一个新的张量。具体来说，这个模块将输入张量的形状视为`(batch_size, ninp)`，其中`batch_size`是输入的批量大小，`ninp`是输入张量的特征数。然后，它使用一个形状为`(ntoken, ninp)`的权重矩阵和一个形状为`(ntoken,)`的偏置向量，将输入张量的每个元素与权重矩阵相乘，并将偏置向量加到结果中。输出张量的形状是`(batch_size, ntoken)`，其中`ntoken`是输出张量的特征数。这个模块通常用于将输入张量映射到一个低维空间，例如将词向量映射到词汇表中的单词。

相关问题

pytorch nn.Linear

nn.Linear是PyTorch中的一个类，用于定义一个全连接层。它接受两个参数，输入特征数和输出特征数。通过调用该类的实例，可以创建一个全连接层模型。

引用\[1\]中的代码展示了如何使用nn.Linear创建一个全连接层模型。在这个例子中，输入特征数为1，输出特征数为2。模型的结构包括一个线性层和一个ReLU激活函数。

引用\[2\]中的代码展示了另一个例子，使用nn.Linear实现了一个全连接层。在这个例子中，输入特征数为5，输出特征数为3。

引用\[3\]中的代码演示了如何使用nn.Linear进行预测。在这个例子中，输入特征数为2，输出特征数为1。通过将输入样本传递给模型，可以得到一个输出结果。

总结来说，nn.Linear是PyTorch中用于定义全连接层的类，可以根据需要设置输入特征数和输出特征数，然后使用该类创建一个全连接层模型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pytorch入门之一文看懂nn.Linear](https://blog.csdn.net/MR_kdcon/article/details/108918272)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解](https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/122797190)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

pytorch nn.Linear源代码解读

从这些引用内容中可以看出，nn.Linear是PyTorch中的一个模块，用于定义线性变换。它的主要功能是将输入数据进行线性变换，并返回输出。具体来说，nn.Linear的forward函数接受输入数据并将其与权重矩阵相乘，然后加上偏置项，最后输出结果。

在PyTorch的源代码中，nn.Linear是继承自nn.Module的一个类。它有两个主要的成员变量：weight和bias，分别代表权重和偏置项。在forward函数中，输入数据通过torch.matmul函数与权重矩阵相乘，并加上偏置项。最后，输出结果的大小由权重矩阵的形状决定。

通过调用nn.Linear类的实例，可以创建一个线性变换的模型。在给定输入数据后，通过调用该模型的forward函数，可以得到输出结果。