self.fc = nn.Linear(in_features=576, out_features=128)
时间: 2023-12-14 09:02:49 浏览: 18
好的,那么这个代码就是添加了一个输入特征维度为576,输出特征维度为128的全连接层。完整的代码如下:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# 假设输入的特征维度为 input_size
input_size = 768
# 假设输出的特征维度为 output_size
output_size = 10
# 添加一个全连接层
self.fc = nn.Linear(in_features=576, out_features=128)
# 初始化全连接层的权重和偏置
nn.init.xavier_normal_(self.fc.weight)
nn.init.constant_(self.fc.bias, 0.0)
def forward(self, x):
# 假设输入 x 的形状为 [batch_size, input_size]
# 经过全连接层后,输出的形状为 [batch_size, 128]
x = self.fc(x)
return x
```
这个全连接层的输入特征维度为576,输出特征维度为128。在 `__init__` 函数中,我们将这个全连接层添加到模型中,并使用 `nn.init` 初始化其权重和偏置。在 `forward` 函数中,我们将输入 `x` 经过全连接层并返回输出。