nn.Linear函数

nn.Linear函数是PyTorch深度学习框架中的一个函数，用于定义线性变换。它可以将输入的特征向量映射到输出的特征向量，通过学习一组可调节的权重参数来实现。nn.Linear函数的定义如下：

`torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)`

其中，`in_features`表示输入特征的数量，`out_features`表示输出特征的数量，`bias`表示是否添加偏置项（默认为True）。

nn.Linear函数可以在神经网络模型中用来定义全连接层，常用于图像分类、回归等任务中。在模型训练过程中，权重参数会根据损失函数的反向传播进行更新，从而使模型能够更好地拟合训练数据。

相关问题

nn.linear函数

`nn.Linear` 是 PyTorch 中的一个类，用于定义全连接层（fully connected layer）。它接收两个参数：输入的特征数和输出的特征数，自动创建权重和偏差参数，并在前向传递时应用它们。

具体来说，`nn.Linear` 的前向传递可以表示为以下公式：

$$y = xA^T + b$$

其中，$x$ 是输入的特征向量，$A$ 是权重矩阵，$b$ 是偏差向量，$y$ 是输出的特征向量。

在 PyTorch 中使用 `nn.Linear` 的示例代码如下：

import torch.nn as nn

# 定义一个全连接层，输入特征数为10，输出特征数为5
fc = nn.Linear(10, 5)

# 假设输入特征向量 x 的形状为 (batch_size, 10)
x = torch.randn(64, 10)

# 前向传递
y = fc(x)

# 输出特征向量 y 的形状为 (batch_size, 5)

torch.nn.linear函数

torch.nn.Linear函数是PyTorch中的一个线性变换函数。它接受三个参数：in_features表示输入的特征数，out_features表示输出的特征数，bias是一个布尔值，表示是否使用偏置项。该函数将输入特征与权重矩阵相乘，并可选择是否加上偏置项，从而进行线性变换。

在nn.Linear函数中，权重矩阵的形状是(out_features, in_features)，而输入特征的形状是(batch_size, in_features)。当输入特征与权重矩阵相乘时，可以使用torch.t对nn.Linear的权重矩阵进行转置，以便进行矩阵乘法操作。这样得到的输出维度将是(batch_size, out_features)。torch.mm函数可以用来执行矩阵相乘的操作。

因此，torch.nn.Linear函数可以用来构建神经网络的全连接层，将输入特征与权重矩阵相乘，并添加偏置项，得到线性变换后的输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.nn.Linear()函数](https://blog.csdn.net/qq_35037684/article/details/121624295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Pytorch基础】torch.nn.Linear()函数](https://blog.csdn.net/zfhsfdhdfajhsr/article/details/115228920)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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