torch.nn.Linear参数
时间: 2023-05-30 22:07:27 浏览: 351
torch.nn.Linear是一个线性变换层,它将输入张量与权重矩阵进行矩阵乘法,并加上偏置向量。它的参数包括:
- in_features:输入张量的大小。即输入的特征数。
- out_features:输出张量的大小。即输出的特征数。
- bias:一个布尔值,指示是否添加偏置。默认为True,表示添加偏置。
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获取torch.nn.Linear参数
torch.nn.Linear()是一个在PyTorch中用于构建线性神经网络层的类。它的参数包括in_features和out_features。in_features指的是输入特征的数量,out_features指的是输出特征的数量。在使用torch.nn.Linear()时,需要将这两个参数传递给它。例如,如果要创建一个具有10个输入特征和20个输出特征的线性层,可以使用以下代码:
linear_layer = torch.nn.Linear(10, 20)
torch.nn.linear用法
`torch.nn.Linear` 是 PyTorch 中的一个函数,用于定义一个全连接层,它的用法如下:
```python
torch.nn.Linear(in_features: int, out_features: int, bias: bool = True)
```
其中:
- `in_features`:输入特征的数量。
- `out_features`:输出特征的数量。
- `bias`:是否使用偏置项,默认为 True。
`torch.nn.Linear` 的作用是将输入特征线性变换为输出特征,即 $y = xA^T + b$,其中 $x$ 是输入特征,$y$ 是输出特征,$A$ 是权重矩阵,$b$ 是偏置向量。
使用示例:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个全连接层,输入特征为10,输出特征为5
linear = nn.Linear(10, 5)
# 输入特征是一个大小为[batch_size, 10]的张量
input_tensor = torch.randn(3, 10)
# 调用全连接层进行计算
output_tensor = linear(input_tensor)
# 输出特征是一个大小为[batch_size, 5]的张量
print(output_tensor.size())
```