nn.Sequential(nn.Linear(self.emb_dim, 1), nn.Sigmoid())
时间: 2024-06-15 15:06:40 浏览: 23
nn.Sequential是PyTorch中的一个模型容器,它可以按照顺序将多个层组合在一起。在你提供的代码中,nn.Sequential包含了两个层:nn.Linear和nn.Sigmoid。
1. nn.Linear是一个线性层,它将输入的特征进行线性变换。在这里,输入的特征维度是self.emb_dim,输出的特征维度是1。这意味着它将输入的特征进行一个线性变换,并将其映射到一个维度为1的空间。
2. nn.Sigmoid是一个激活函数,它将线性变换的结果进行非线性映射。Sigmoid函数可以将输入的值压缩到0到1之间,常用于二分类问题中的概率预测。
综上所述,这段代码定义了一个简单的神经网络模型,它接受输入特征维度为self.emb_dim的数据,并输出一个0到1之间的概率值。
相关问题
self.head = nn.Sequential(nn.Linear(dim_in, dim_in)
self.head = nn.Sequential(nn.Linear(dim_in, dim_in)) 是一个神经网络模型中的一部分,它定义了一个包含一个线性层的序列。这个线性层将输入的维度为dim_in的特征映射到相同维度的输出。在神经网络中,这样的层通常用于学习输入数据的表示或进行特征提取。
这个序列可以被用作神经网络模型的头部,用于处理模型的输出或进行进一步的预测。通过使用nn.Sequential()函数,我们可以将多个层按照顺序组合在一起,形成一个完整的神经网络模型。
nn.Sequential( nn.Linear(2, 1), nn.Sigmoid()
nn.Sequential 是 PyTorch 中用于构建神经网络的类,它可以将多个层按照顺序组合成一个模型。传入 nn.Sequential 的参数是一个个 nn.Module 类的对象,可以是神经网络层、激活函数等。nn.Sequential 会按照传入的顺序将它们组合成一个神经网络模型。
在这里,nn.Sequential 包含了两个层,分别是 nn.Linear(2, 1) 和 nn.Sigmoid()。nn.Linear(2, 1) 表示一个输入维度为 2,输出维度为 1 的线性层,即一个简单的全连接层。nn.Sigmoid() 表示一个 Sigmoid 激活函数,用于将线性层的输出映射到 0~1 的范围内,表示概率值。
这个模型的输入是一个 2 维的数据,输出是一个 1 维的概率值,通常用于二分类问题。当输入数据经过 nn.Sequential 的组合层后,会先经过线性层进行特征提取,再经过 Sigmoid 激活函数进行概率映射,最终得到输出概率值。
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