nn.Liner的使用
时间: 2024-02-13 09:06:26 浏览: 26
在 PyTorch 中,`nn.Linear` 是一个用于定义全连接层的类。它接收两个参数,输入特征的数量和输出特征的数量,可以用于将输入特征转换为输出特征。
使用 `nn.Linear` 的步骤如下:
1. 导入必要的库:
```python
import torch
import torch.nn as nn
```
2. 定义输入特征的数量 `in_features` 和输出特征的数量 `out_features`:
```python
in_features = 10
out_features = 5
```
3. 使用 `nn.Linear` 定义全连接层:
```python
fc = nn.Linear(in_features, out_features)
```
4. 将输入数据传递给全连接层进行转换:
```python
input_data = torch.randn(1, in_features)
output_data = fc(input_data)
```
在上面的例子中,我们定义了一个输入特征数量为 10,输出特征数量为 5 的全连接层,然后使用随机的输入数据进行了转换,并将输出保存在 `output_data` 变量中。
需要注意的是,在实际使用中,全连接层通常会与其他层一起组成神经网络,并进行训练。
相关问题
怎么让nn.liner自动的权重全为正
要让 nn.Linear 自动的权重全为正,可以使用 PyTorch 中的初始化函数。具体来说,可以使用 nn.init.xavier_uniform_ 或 nn.init.kaiming_uniform_ 函数。这些函数会根据网络结构和输入维度自动初始化权重,并且保证权重全为正。
例如,以下代码使用 nn.init.xavier_uniform_ 函数初始化一个 nn.Linear 模块的权重,使其全为正:
```
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init
linear = nn.Linear(10, 5)
init.xavier_uniform_(linear.weight)
```
在上面的代码中,我们创建了一个大小为 (10, 5) 的 nn.Linear 模块,并使用 nn.init.xavier_uniform_ 函数初始化权重。这样就可以保证所有的权重都是正的了。
self.predict=torch.nn.Liner(20,1)
这段代码创建了一个全连接层(fully connected layer),并将其赋值给self.predict变量。具体来说,torch.nn.Linear(20, 1)创建了一个线性层,它的输入特征数量为20,输出特征数量为1。这意味着输入张量的形状应为(N, 20),其中N是输入样本的数量,输出张量的形状为(N, 1)。这个线性层可以将输入特征映射到一个标量输出。self.predict变量将这个线性层保存下来,方便在模型的其他地方使用。请注意,正确的类名是Linear(而不是Liner)。