获取torch.nn.Linear参数
时间: 2023-11-05 15:59:10 浏览: 59
torch.nn.Linear()是一个在PyTorch中用于构建线性神经网络层的类。它的参数包括in_features和out_features。in_features指的是输入特征的数量,out_features指的是输出特征的数量。在使用torch.nn.Linear()时,需要将这两个参数传递给它。例如,如果要创建一个具有10个输入特征和20个输出特征的线性层,可以使用以下代码:
linear_layer = torch.nn.Linear(10, 20)
相关问题
torch.nn.Linear参数
torch.nn.Linear是一个线性变换层,它将输入张量与权重矩阵进行矩阵乘法,并加上偏置向量。它的参数包括:
- in_features:输入张量的大小。即输入的特征数。
- out_features:输出张量的大小。即输出的特征数。
- bias:一个布尔值,指示是否添加偏置。默认为True,表示添加偏置。
self.fc = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(320, 50), torch.nn.Linear(50, 10), ) 什么意思,参数怎么变化的
回答: self.fc = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(320, 50),
torch.nn.Linear(50, 10),
) 是一个神经网络模型的定义,其中使用了torch.nn.Sequential类来构建一个序列模型。\[1\]在这个模型中,有两个线性层(torch.nn.Linear),分别是torch.nn.Linear(320, 50)和torch.nn.Linear(50, 10)。这两个线性层分别完成从输入层到隐藏层的线性变换和从隐藏层到输出层的线性变换。其中,(320, 50)表示输入层的维度为320,隐藏层的维度为50;(50, 10)表示隐藏层的维度为50,输出层的维度为10。这样的定义意味着输入层有320个神经元,隐藏层有50个神经元,输出层有10个神经元。这些参数的变化是根据具体的问题和数据来确定的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch 笔记(16)— torch.nn.Sequential、torch.nn.Linear、torch.nn.RelU](https://blog.csdn.net/wohu1104/article/details/107646744)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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