nn.Linear与dense区别

时间: 2023-11-22 07:47:01 浏览: 394
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nn.Linear和Dense是等价的，都是全连接层。nn.Linear是PyTorch中的函数，而Dense是TensorFlow中的函数。它们的作用是一样的，都是将输入数据进行线性变换，即y = Wx + b，其中W是权重矩阵，b是偏置向量，x是输入数据，y是输出数据。两者的参数设置也基本相同，都需要指定输入维度和输出维度。唯一的区别是在输入数据的维度上，nn.Linear默认输入数据是二维的，而Dense默认输入数据是三维的，需要包含batch_size这一维。因此，在使用nn.Linear时，需要手动将输入数据的维度设置为二维，而在使用Dense时则不需要。
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使用pytorch写的Densenet代码，详细注释，可以生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图

self.fc = nn.Linear(512 * growth_rate, num_classes) def _make_dense_block(self, num_channels, num_convs): block = nn.Sequential() for _ in range(num_convs): block.add_module('dense_layer', ...
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DenseNet pytorch代码

3. **激活函数(Activation Functions)**：ReLU（Rectified Linear Unit）是常用的激活函数，它为网络引入非线性。在DenseNet中，ReLU通常被用于卷积层之后。 4. **过渡层(Transition Layers)**：DenseNet使用过渡层...

tf.layers.dense和nn.linear

b'tf.layers.dense' 和 'nn.linear' 都是机器学习中常用的神经网络层。 b'tf.layers.dense' 是 TensorFlow 中的一个全连接层，输入数据被扁平化后，通过权重矩阵进行线性变换，并加上偏置项，最后通过激活函数输出...

from torch_geometric.nn.dense.linear import Linear

However, I can tell you that torch_geometric.nn.dense.linear.Linear is a PyTorch Geometric module that implements a linear transformation on dense input data. It takes as input a matrix of size ...

nn.Dense和nn.Linear区别

nn.Dense和nn.Linear是深度学习框架中常用的两个层类型，它们在功能上有一些区别。 nn.Dense是TensorFlow中的一个层类型，用于实现全连接层。它的功能是将输入数据与权重矩阵相乘，并加上偏置向量，然后通过激活...

nn.Dense nn.Linear

与nn.Dense不同的是，nn.Linear能够更灵活地定义网络层的各种参数，比如是否使用偏置项、初始化方式等。 总结来说，nn.Dense和nn.Linear都是用于定义神经网络中的全连接层的函数，它们的功能是一样的，只是在参数...

请详细解析一下python代码: import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 128, 5, padding=2) self.conv2 = nn.Conv2d(128, 128, 5, padding=2) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1) self.conv4 = nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.bn_conv1 = nn.BatchNorm2d(128) self.bn_conv2 = nn.BatchNorm2d(128) self.bn_conv3 = nn.BatchNorm2d(256) self.bn_conv4 = nn.BatchNorm2d(256) self.bn_dense1 = nn.BatchNorm1d(1024) self.bn_dense2 = nn.BatchNorm1d(512) self.dropout_conv = nn.Dropout2d(p=0.25) self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) self.fc1 = nn.Linear(256 * 8 * 8, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, 512) self.fc3 = nn.Linear(512, 10) def conv_layers(self, x): out = F.relu(self.bn_conv1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn_conv2(self.conv2(out))) out = self.pool(out) out = self.dropout_conv(out) out = F.relu(self.bn_conv3(self.conv3(out))) out = F.relu(self.bn_conv4(self.conv4(out))) out = self.pool(out) out = self.dropout_conv(out) return out def dense_layers(self, x): out = F.relu(self.bn_dense1(self.fc1(x))) out = self.dropout(out) out = F.relu(self.bn_dense2(self.fc2(out))) out = self.dropout(out) out = self.fc3(out) return out def forward(self, x): out = self.conv_layers(x) out = out.view(-1, 256 * 8 * 8) out = self.dense_layers(out) return out net = Net() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print('Device:', device) net.to(device) num_params = sum(p.numel() for p in net.parameters() if p.requires_grad) print("Number of trainable parameters:", num_params)

这段代码实现了一个卷积神经网络，并使用了PyTorch框架中的nn.Module来定义网络结构。该网络由四个卷积层和三个全连接层构成，其中每个卷积层后面都跟着一个Batch Normalization层。同时，为了减少过拟合，该网络还...

优化代码class model_CNN_1(nn.Module): def __init__(self): super(model_CNN_1,self).__init__() self.conv_unit = nn.Sequential( nn.BatchNorm1d(1), nn.Conv1d(in_channels=1,out_channels=32,kernel_size=11,stride=1,padding=5), nn.LeakyReLU(), nn.BatchNorm1d(32), nn.Conv1d(in_channels=32,out_channels=64,kernel_size=11,stride=1,padding=5), nn.LeakyReLU(), nn.BatchNorm1d(64), nn.MaxPool1d(4), nn.Conv1d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=3,stride=1,padding=1), nn.LeakyReLU(), nn.BatchNorm1d(128), nn.Conv1d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=3,stride=1,padding=1), nn.LeakyReLU(), nn.MaxPool1d(4), nn.Dropout(0.1), ) self.dense_unit = nn.Sequential( nn.Linear(3072,1024), nn.LeakyReLU(), nn.Linear(1024,128), nn.LeakyReLU(), nn.Linear(128,4), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self,inputs): inputs = inputs.view(inputs.size()[0],1,inputs.size()[1]) inputs = self.conv_unit(inputs) inputs = inputs.view(inputs.size()[0],-1) inputs = self.dense_unit(inputs) return inputs

1. 使用nn.ModuleList替代nn.Sequential 在这段代码中，使用了nn.Sequential来定义卷积层和全连接层。但是，nn.Sequential只适用于顺序的单层网络。如果需要定义多个相同类型的层，或者需要在不同的分支中使用相同...

def __init__(self, M_Num, N_Num): self.M = M_Num self.N = N_Num super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(6, M_Num, kernel_size=(4, 8), padding="same"), nn.Tanh(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2)), nn.Conv2d(M_Num, M_Num, kernel_size=(4, 2), padding="same"), nn.Tanh(), nn.MaxPool2d(stride=(2, 2), kernel_size=(2, 2)), nn.Conv2d(M_Num, M_Num, kernel_size=(4, 2), stride=(1, 1), padding="same"), nn.Tanh(), ) self.dense = nn.Sequential( nn.Linear(6 * 18 * M_Num, N_Num), nn.Linear(N_Num, 23))

最后定义了一个全连接层 self.dense，它由两个线性层组成，其中第一个线性层将卷积层的输出展平成一维向量，然后经过一个激活函数，最后通过第二个线性层得到最终的输出。 整个模型的结构是输入层 -> 卷积层 -> ...

解释一下这句话self.dense = nn.Linear(num_hiddens, vocab_size)

具体来说，nn.Linear(num_hiddens, vocab_size)创建了一个Linear对象，其中num_hiddens表示输入的向量维度，即Seq2Seq模型中的隐含状态维度；vocab_size表示输出的向量维度，即词表的大小。 创建Linear对象后，将其...

self.linear = nn.Linear(num_channels[-1], output_size)转为tensorflow格式

在TensorFlow中，可以使用以下代码将self.linear = nn.Linear(num_channels[-1], output_size)转换为类似的操作： import tensorflow as tf self.linear = tf.keras.layers.Dense(units=output_size, input_...

self.linear = nn.Linear(num_channels[-1], output_size)将这句改为tensorflow格式

以下是将该句代码转换为 TensorFlow 格式的代码： self.linear = tf.keras.layers.Dense(output_size, input_shape=(num_channels[-1],))

如何集合多个nn.Linear

这种结构通常被称为线性堆栈（Linear Stack）或密集连接层（Dense Layers）。下面是一个简单的例子： python import torch.nn as nn # 假设你有两个全连接层，每个有10个输入神经元和5个输出神经元 linear1 = ...

torch.nn.linear()函数转化为tensorflow函数

torch.nn.Linear()函数用于创建一个全连接层，它接受输入张量并使用权重矩阵和偏置向量...输入张量的形状设置为[1, 10]，与torch.nn.Linear()的参数相同。最后，我们将输入张量传递给全连接层，并打印输出张量的形状。

nn.Linear()的使用方法

nn.Linear()是PyTorch库中的一个模块，用于创建全连接层（也称为 dense layer 或线性层）。它是最基本的神经网络层之一，接受一个输入特征向量并返回一个经过权重矩阵乘法和偏置项后的输出。它的使用通常包括以下...

class LSTMNet(torch.nn.Module): def __init__(self, num_hiddens, num_outputs): super(LSTMNet, self).__init__() #nn.Conv1d(1,16,2), #nn.Sigmoid(), # nn.MaxPool1d(2), #nn.Conv1d(1,32,2), self.hidden_size = num_hiddens # RNN 层，这里的 batch_first 指定传入的是 (批大小，序列长度，序列每个位置的大小) # 如果不指定其为 True，传入顺序应当是 (序列长度，批大小，序列每个位置的大小) input_size= num_inputs.view(len(input_x), 1, -1)//24 self.rnn = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size=num_hiddens,batch_first=True) # 线性层 self.dense = torch.nn.Linear(self.hidden_size*24, 256) self.dense2 = torch.nn.Linear(256,num_outputs) # dropout 层，这里的参数指 dropout 的概率 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.3) self.dropout2 = torch.nn.Dropout(0.5) # ReLU 层 self.relu = torch.nn.ReLU() # 前向传播函数，这是一个拼接的过程，使用大量变量是为了避免混淆，不做过多讲解 def forward(self, x): # x shape: (batch_size, 24, 307) # LSTM 层会传出其参数，这里用 _ 将其舍弃 h, _ = self.rnn(x) # LSTM 层会传出 (batch_size, 24, num_hiddens) 个参数，故需要 reshape 后丢入全连接层 h_r = h.reshape(-1,self.hidden_size*24) h_d = self.dropout(h_r) y = self.dense(h_d) drop_y = self.dropout2(y) a = self.relu(drop_y) y2 = self.dense2(a) return y2

这是一个使用LSTM网络进行序列预测的模型，输入是一个形状为(batch_size, 24, 307)的张量。在模型的初始化方法中，定义了LSTM层、线性层、dropout层和ReLU层。在前向传播方法中，首先将输入张量传入LSTM层得到输出h...

torch.nn.Linear(input_size, hidden_size),

torch.nn.Linear(input_size, hidden_size) 是 PyTorch 的深度学习库 torch.nn 中的一个模块，用于实现全连接（ Dense 或 Linear ）层。这里的 input_size 表示输入特征的数量，而 hidden_size 则指定了该层...

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： python import torch.nn as nn import ...

import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l #@save class PositionWiseFFN(nn.Module): """基于位置的前馈网络""" def __init__(self, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, ffn_num_outputs, **kwargs): super(PositionWiseFFN, self).__init__(**kwargs) self.dense1 = nn.Linear(ffn_num_input, ffn_num_hiddens) self.relu = nn.ReLU() self.dense2 = nn.Linear(ffn_num_hiddens, ffn_num_outputs) def forward(self, X): return self.dense2(self.relu(self.dense1(X))) ffn = PositionWiseFFN(4, 4, 8) ffn.eval() ffn(torch.ones((2, 3, 4)))[0] tensor([[ 0.3407, -0.0869, -0.3967, 0.7588, 0.3862, 0.2616, 0.1842, -0.0328], [ 0.3407, -0.0869, -0.3967, 0.7588, 0.3862, 0.2616, 0.1842, -0.0328], [ 0.3407, -0.0869, -0.3967, 0.7588, 0.3862, 0.2616, 0.1842, -0.0328]], grad_fn=<SelectBackward0>)

这段代码定义了一个基于位置的前馈网络（PositionWiseFFN）的类。该网络包含两个线性层和一个ReLU激活函数。在前向传播中，输入X通过第一个线性层和ReLU激活函数得到隐藏层表示，然后再经过第二个线性层得到输出。...

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