self.L1 = torch.nn.Linear(self.h2_features, self.output_features)中的Linear是什么意思
时间: 2023-06-03 16:06:08 浏览: 47
Linear是PyTorch中的一个函数,用于定义全连接层,将输入的特征向量线性变换为输出。其中self.h2_features是输入特征向量的维度,self.output_features是输出特征向量的维度。
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self.linear = torch.nn.Linear(input_dim, output_dim)
这行代码是在定义一个线性层,用于将输入数据的维度从 input_dim 转换成 output_dim。这个线性层可以作为神经网络的一层,用于将输入数据进行线性变换。在深度学习中,线性层通常用于将输入数据进行降维或升维,以便更好地提取特征和进行分类。该代码的具体实现是使用PyTorch的torch.nn.Linear函数来定义线性层。
self.layers=torch.nn.Sequential(layerDict)什么意思
`self.layers` 是一个 `torch.nn.Sequential` 类型的对象,它由一个字典 `layerDict` 中的层按照顺序排列而成。`torch.nn.Sequential` 是一个容器,可以将多个层按照一定顺序组合成一个神经网络模型。在这个容器中,每个层的输出都作为下一个层的输入。
字典 `layerDict` 中的键是每个层的名称,值是对应层的实例化对象。例如,我们可以定义一个字典 `layerDict` 如下:
```
layerDict = {
'conv1': torch.nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
'relu1': torch.nn.ReLU(),
'conv2': torch.nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
'relu2': torch.nn.ReLU(),
'maxpool': torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
'flatten': torch.nn.Flatten(),
'fc1': torch.nn.Linear(32 * 8 * 8, 512),
'relu3': torch.nn.ReLU(),
'fc2': torch.nn.Linear(512, 10),
'softmax': torch.nn.Softmax(dim=1)
}
```
这个字典定义了一个卷积神经网络的结构,包括两个卷积层、两个ReLU激活函数、一个最大池化层、一个展平层、两个全连接层和一个Softmax层。
然后,我们可以将这个字典传递给 `torch.nn.Sequential`,并将其赋值给 `self.layers`,以构建一个完整的神经网络模型:
```
self.layers = torch.nn.Sequential(layerDict)
```