nn.Linear()
时间: 2023-11-22 14:45:14 浏览: 26
nn.Linear()是PyTorch中的一个线性层,它将输入的数据进行线性变换,即y=Ax+b,其中A是一个大小为(out_feature, in_feature)的权重矩阵,b是一个大小为(out_feature,)的偏置向量。在初始化时,需要指定输入特征数in_feature和输出特征数out_feature,以及是否使用偏置bias。在执行时,需要将输入数据作为参数传入forward函数中,即out=nn.Linear(input)。nn.Linear()常用于神经网络中的全连接层。
相关问题
nn.linear
`nn.Linear` 是 PyTorch 中的一个类,用于定义一个线性转换(即仿射变换),将输入张量的每个元素乘以权重矩阵,加上偏置向量,得到输出张量。其定义如下:
```python
class torch.nn.Linear(in_features: int, out_features: int, bias: bool = True)
```
其中,`in_features` 是输入张量的特征数,即输入张量的最后一个维度的大小;`out_features` 是输出张量的特征数,即输出张量的最后一个维度的大小;`bias` 表示是否使用偏置向量,默认为 `True`。
例如,定义一个输入大小为 10,输出大小为 5 的线性层:
```python
import torch.nn as nn
linear = nn.Linear(10, 5)
```
此时,`linear` 就是一个 `nn.Linear` 的实例,可以使用它来进行线性变换。
nn.Linear定义
nn.Linear是PyTorch中的一个类,用于定义线性变换层。它将输入的特征进行线性变换,并输出一个新的特征表示。nn.Linear的定义如下:
```python
class nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)
```
其中,参数说明如下:
- in_features:输入特征的大小,即输入的维度。
- out_features:输出特征的大小,即输出的维度。
- bias:是否使用偏置项,默认为True。
nn.Linear的作用是将输入的特征进行线性变换,即计算输入特征与权重矩阵的乘积,并加上偏置项。它可以用于构建神经网络的全连接层。
下面是一个使用nn.Linear的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义输入特征的大小和输出特征的大小
in_features = 10
out_features = 5
# 创建一个nn.Linear对象
linear = nn.Linear(in_features, out_features)
# 定义输入数据
input_data = torch.randn(2, in_features)
# 进行线性变换
output = linear(input_data)
# 输出结果
print(output)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个nn.Linear对象,然后定义了输入特征的大小和输出特征的大小。接着,我们创建了一个输入数据的张量,并将其传递给nn.Linear进行线性变换。最后,我们打印输出结果。
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