我的最后一层是一个线性层加上sigmoid，我想对线性层dropout，怎么加

你可以在线性层之后添加一个Dropout层，然后再把结果传递给Sigmoid函数。具体实现方法如下：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear_layer = nn.Linear(in_features=100, out_features=50)
        self.dropout_layer = nn.Dropout(p=0.5)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.linear_layer(x)
        x = self.dropout_layer(x)
        x = self.sigmoid(x)
        return x

在这个例子中，我们先定义了一个线性层和一个Dropout层，然后在forward()方法中，首先将输入数据传递给线性层，然后将结果传递给Dropout层，最后将结果传递给Sigmoid函数。这样可以在保持最后一层是Sigmoid的情况下，对线性层使用Dropout技术。

相关问题

dropout层和激活函数层是什么

dropout层是一种在神经网络中用于防止过拟合的技术，它在训练过程中随机丢弃一些神经元，从而减少神经元之间的依赖性，提高模型的泛化能力。激活函数层是一种用于引入非线性变换的技术，它将神经元的输入转换为输出，从而使神经网络能够学习更加复杂的模式。常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。

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，然后将h重新reshape成形状为(batch_size, num_hiddens*24)的张量，再经过线性层、dropout层和ReLU层得到最终的预测结果y2。