torch.nn.Linear输入维度怎么确定

时间: 2024-06-01 09:04:58 浏览: 191
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浅析PyTorch中nn.Linear的使用

torch.nn.Linear是PyTorch中的一个线性层模块，用于进行线性变换。它的输入维度是由输入张量的形状决定的。 具体来说，torch.nn.Linear的输入维度可以通过输入张量的最后一个维度确定。例如，如果输入张量的形状是(batch_size, input_dim)，那么输入维度就是input_dim。 在使用torch.nn.Linear时，你需要根据你的具体应用场景和数据的特点来确定输入维度。通常情况下，你可以通过查看你的数据集的特征维度来确定输入维度。 如果你的数据集中每个样本都是一个向量，那么输入维度就是向量的长度。如果你的数据集中每个样本都是一个图像，那么输入维度就是图像的像素数。 总之，torch.nn.Linear的输入维度取决于你的数据集和任务需求，需要根据具体情况进行确定。
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在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn.Linear 来创建一个线性层，例如 nn.Linear(1, 1) 表示输入维度为 1，输出维度也为 1。 python class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Model, self)....

self.fc = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(320, 50), torch.nn.Linear(50, 10), ) 什么意思，参数怎么变化的

\[1\]在这个模型中，有两个线性层(torch.nn.Linear)，分别是torch.nn.Linear(320, 50)和torch.nn.Linear(50, 10)。这两个线性层分别完成从输入层到隐藏层的线性变换和从隐藏层到输出层的线性变换。其中，(320, 50)...

torch.nn.Linear和torch.nn.functional.relu

torch.nn.Linear是PyTorch中的一个线性层，它可以实现输入张量和权重张量之间的线性变换，并加上偏置向量。它的作用是将输入张量投影到一个更高维度的空间中。 而torch.nn.functional.relu是PyTorch中的一个激活...

解释代码class LeNet(torch.nn.Module): def __init__(self, input_channels, input_sample_points, classes): super(LeNet, self).__init__() self.input_channels = input_channels self.input_sample_points = input_sample_points self.features = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv1d(input_channels, 20, kernel_size=1), torch.nn.BatchNorm1d(20), torch.nn.MaxPool1d(2), torch.nn.Conv1d(20, 50, kernel_size=1), torch.nn.BatchNorm1d(50), torch.nn.MaxPool1d(2), ) self.After_features_channels = 50 self.After_features_sample_points = 1#原来为1,数据修改后改为2否则维度不匹配 self.classifier = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(self.After_features_channels * self.After_features_sample_points, 512), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(512, classes), torch.nn.ReLU() ) def forward(self, x): # 检查输入样本维度是否有错误 if x.size(1) != self.input_channels or x.size(2) != self.input_sample_points: raise Exception( '输入数据维度错误,输入维度应为[Batch_size,{},{}],实际输入维度为{}'.format(self.input_channels, self.input_sample_points,x.size()) ) x = self.features(x) x = x.view(-1, self.After_features_channels * self.After_features_sample_points) x = self.classifier(x) return x

这段代码定义了一个名为LeNet的LeNet-5模型的类。它继承了PyTorch中的nn....在forward()方法中，首先检查输入数据的维度是否符合要求，然后将数据通过特征提取部分和分类器部分依次进行前向传播，并输出最终结果。

为以下代码写注释：class TransformerClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, num_labels): super().__init__() self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # self.regress3 = torch.nn.Linear(64, 1) # self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 1) # self.soft1 = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # pooled_output = outputs.logits # # pooled_output = self.dropout(pooled_output) # # logits = self.classifier(pooled_output) outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) logits = outputs.logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) clas = self.classifier2(clas) death = F.relu(self.regress1(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) death = self.regress2(death) life = F.relu(self.regress3(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) life = self.regress4(life) # fakuan = F.relu(self.regress3(logits)) # fakuan = self.regress4(fakuan) # print(logits.shape) # logits = self.soft1(logits) # print(logits) # print(logits.shape) return clas,death,life

self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) # 定义一个全连接层，输入维度为640，输出维度为256 self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) # 定义一个全连接层，输入维度为256，输出维度为num_...

class DeepNeuralNet(torch.nn.Module): def init(self, n_users, n_items, n_factors=32, hidden_layers=[64,32]): super(DeepNeuralNet, self).init() # User and item embeddings self.user_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_users, embedding_dim=n_factors) self.item_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_items, embedding_dim=n_factors) # Fully connected hidden layers self.fc_layers = torch.nn.ModuleList([]) if len(hidden_layers) > 0: self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=n_factors2, out_features=hidden_layers[0])) for i in range(1,len(hidden_layers)): self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[i-1], out_features=hidden_layers[i])) self.output_layer = torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[-1] if len(hidden_layers)> 0 else n_factors2, out_features=1) self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()用图像展示这个网络层

3. 输出层，使用torch.nn.Linear定义，输入维度为hidden_layers中的最后一个值（如果hidden_layers为空，则输入维度为n_factors），输出维度为1。 4. Sigmoid激活函数，使用torch.nn.Sigmoid定义，将输出值映射到0...

self.classifer = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(2048,classes) )是什么意思

torch.nn.Linear(2048, classes) 创建了一个线性层，它有2048个输入特征和classes个输出特征。torch.nn.Sequential() 将这个线性层包装在序列容器中，使其成为一个神经网络。最终的效果是将输入维度为2048的...

class DeepNeuralNet(torch.nn.Module): def __init__(self, n_users, n_items, n_factors=32, hidden_layers=[64,32]): super(DeepNeuralNet, self).__init__() # User and item embeddings self.user_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_users, embedding_dim=n_factors) self.item_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_items, embedding_dim=n_factors) # Fully connected hidden layers self.fc_layers = torch.nn.ModuleList([]) if len(hidden_layers) > 0: self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=n_factors*2, out_features=hidden_layers[0])) for i in range(1,len(hidden_layers)): self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[i-1], out_features=hidden_layers[i])) self.output_layer = torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[-1] if len(hidden_layers)> 0 else n_factors*2, out_features=1) self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

其中，输入层的维度为n_factors*2，即用户和物品的嵌入向量拼接后的维度；输出层的维度为1，表示最终的评分。 3. Dropout层，用于防止过拟合。 4. Sigmoid激活函数，用于将输出值映射到0-1之间的范围，表示用户对...

class MultiHeadGraphAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, num_heads, dim_in, dim_k, dim_v): super(MultiHeadGraphAttention, self).__init__() #"dim_k and dim_v must be multiple of num_heads" assert dim_k % num_heads == 0 and dim_v % num_heads == 0 self.num_heads = num_heads self.dim_in = dim_in self.dim_k = dim_k self.dim_v = dim_v self.linear_q = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_k = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_v = torch.nn.Linear(dim_in, dim_v, bias=False) self.leaky_relu = torch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2) self._nor_fact = 1 / sqrt(dim_k // num_heads)

然后，将这些特征矩阵按照 num_heads 头进行切分，每个头的维度为 dim_k/num_heads 和 dim_v/num_heads，然后进行注意力计算。最后将每个头的结果拼接在一起，经过一次线性变换输出。其中，_nor_fact 是一个归一化...

torch.nn.linear函数

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....

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

这段代码定义了一个名为GraphMLPEncoder的类，该类继承自FairseqEncoder类。...最后，它创建了一个线性层graph_pred_linear，该层将嵌入维度映射到类别数。这个线性层用于图预测任务中的分类操作。

torch.nn.Linear怎么用

torch.nn.Linear是PyTorch中的一个类，用于定义线性变换的层，可以将输入数据进行线性变换。其使用方法如下： 1. 导入类和PyTorch库： import torch import torch.nn as nn 2. 定义输入和输出的维度： ...

{torch.nn.Linear}

通过调用torch.nn.Linear(input_dim, output_dim)，可以创建一个线性层，其中input_dim是输入的维度，output_dim是输出的维度。Linear模块的主要功能是执行线性变换，将输入数据乘以权重矩阵，并加上偏置向量。这个...

torch.nn.linear函数的参数

torch.nn.Linear函数的参数如下： torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True) 其中： - in_features（整数）：输入特征的大小，即输入张量的最后一个维度的大小。 - out_features（整数）：...

torch.nn.linear函数具体使用案例

torch.nn.Linear 是 PyTorch 中的一个线性变换模块，对输入数据进行线性变换，即 Y = XW^T + b，其中 X 为输入，W 为权重矩阵，b 为偏置向量，Y 为输出。 具体使用案例如下： python import torch import ...

torch.nn.Linear的作用，参数

torch.nn.Linear是PyTorch库中的一个模块，它在深度学习中用于实现线性层（也称为全连接层）。在线性层中，每个输入特征与一个权重相乘，然后加上一个偏置项，最后通过一个激活函数（如ReLU、sigmoid或tanh等）...

torch.nn.Linear()的用法

1. 首先，通过torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias)来定义一个线性层，其中in_features表示输入数据的最后一个维度的大小，out_features表示输出数据的最后一个维度的大小，bias表示是否使用偏置项。...

from torch.nn import Linear

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