self.hidden1 = nn.Linear(in_features=8, out_features=100, bias=True)
时间: 2023-06-26 08:03:38 浏览: 47
这段代码是在定义一个全连接层,输入特征数为8,输出特征数为100,偏置为True。
具体来说,这个全连接层会将输入的8个特征通过矩阵乘法映射到100个输出特征上,并加上偏置项。这个过程可以表示为:
output = input * weight + bias
其中,input是形状为(batch_size, in_features)的输入张量,weight是形状为(in_features, out_features)的权重矩阵,bias是形状为(out_features,)的偏置向量,output是形状为(batch_size, out_features)的输出张量。
这个全连接层通常用于神经网络的中间层,可以帮助网络提取输入数据中的高层次特征。
相关问题
Cell In[20], line 4 self.hidden1 = nn.Linear(in_features=8, out_features=100, bias=True) ^ IndentationError: unexpected indent
这个错误提示表明你的代码缩进有问题,可能是你在定义`self.hidden1`的时候,缩进多了。请检查一下整个代码块,确保缩进正确。例如,如果你是在类中定义这个变量,那么你需要在`class`定义之后,将`self.hidden1`的定义缩进一层,如下所示:
```
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# 定义网络结构
self.hidden1 = nn.Linear(in_features=8, out_features=100, bias=True)
# ...
```
如果你还是不确定哪里出了问题,可以把整个代码块贴出来,我可以帮你检查一下。
class Mlp(nn.Module): """ MLP as used in Vision Transformer, MLP-Mixer and related networks """ def __init__( self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.BatchNorm2d, bias=True, drop=0.1, use_conv=False, expan_ratio=6 ): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features bias = to_2tuple(bias) drop_probs = to_2tuple(drop) linear_layer = partial(nn.Conv2d, kernel_size=1) if use_conv else nn.Linear #self.fc1 = linear_layer(in_features, hidden_features, bias=bias[0]) self.pwconv1 = linear_layer(in_features, expan_ratio * hidden_features,bias=bias[0]) self.act = act_layer() self.drop1 = nn.Dropout(drop_probs[0]) self.norm = norm_layer(hidden_features) if norm_layer is not None else nn.Identity() #self.fc2 = linear_layer(hidden_features, out_features, bias=bias[1]) self.pwconv2 = linear_layer(expan_ratio * hidden_features,out_features,bias=bias[1]) self.drop2 = nn.Dropout(drop_probs[1]) def forward(self, x): B, N, C = x.shape #x = self.fc1(x) x = self.pwconv1(x) x = self.act(x) x = self.drop1(x) #x = self.fc2(x) x = self.pwconv2(x) x = self.drop2(x) return x 哪里有问题
这是一个MLP类的定义,其中使用了partial函数来定义一个带有默认参数的函数。在__init__函数中,使用linear_layer函数创建了两个线性层(或者卷积层,取决于use_conv参数),分别是pwconv1和pwconv2。其中pwconv1将输入特征in_features通过一个扩张系数expan_ratio扩张,输出hidden_features。pwconv2将输入特征expan_ratio * hidden_features通过一个扩张系数1,输出out_features。这个类的forward函数将输入x通过pwconv1、激活函数、dropout、pwconv2、dropout的顺序进行计算,最终输出x。根据注释掉的代码,这里使用了卷积层或线性层来实现MLP。至于哪里有问题,就需要看具体的使用情况和期望的结果。
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