nn.Linear(256, 4),
时间: 2023-11-22 18:43:06 浏览: 27
nn.Linear(256, 4)中的参数意义是每个输入样本的大小为256,每个输出样本的大小为4。该层默认学习附加偏差。在使用该层时,输入数据的shape应为(batch_size, 256),输出数据的shape将为(batch_size, 4)。下面是一个使用nn.Linear(256, 4)的示例代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
m = nn.Linear(256, 4)
input = torch.randn(10, 256) # 使用10个样本
output = m(input)
print(output.size()) # 输出为torch.Size([10, 4])
```
相关问题
nn.Dense nn.Linear
nn.Dense和nn.Linear是PyTorch中用于定义全连接层的两个函数。它们的作用是一样的,都用于定义神经网络的线性层。
nn.Dense是一个简化的全连接层的函数,等价于nn.Linear。在使用nn.Dense时,需要指定输入和输出的维度,即in_features和out_features。传入nn.Dense的实际是二维的数据,其中第一维是batch_size,第二维是数据的大小。因此,在搭建网络层时,不需要指定batch_size,但输入的维度必须包含batch_size。
nn.Linear是一个更通用的全连接层的函数,它提供了更多的参数设置。在使用nn.Linear时,同样需要指定输入和输出的维度,即in_features和out_features。与nn.Dense不同的是,nn.Linear能够更灵活地定义网络层的各种参数,比如是否使用偏置项、初始化方式等。
总结来说,nn.Dense和nn.Linear都是用于定义神经网络中的全连接层的函数,它们的功能是一样的,只是在参数设置上有些许差别。
nn.Linear与nn.Linear()有什么区别
nn.Linear是PyTorch中的一个类,用于定义神经网络中的全连接层。而nn.Linear()则是该类的构造函数,用于创建nn.Linear类的实例。
简单来说,nn.Linear是一个模板或者蓝图,而nn.Linear()则是用该模板创建出来的具体对象。当我们需要使用全连接层时,可以通过调用nn.Linear()来创建一个新的全连接层对象,并设置其输入和输出维度。
例如,下面的代码创建了一个输入维度为10,输出维度为5的全连接层对象:
```
import torch.nn as nn
linear_layer = nn.Linear(10, 5)
```