PyTorch 的 nn.Linear 函数

时间: 2023-06-04 17:06:56 浏览: 112
可以用来做什么? nn.Linear 是 PyTorch 中的一个线性变换函数,可以将输入的数据进行线性变换,并且可以学习特定的参数来优化模型。在神经网络中,通常用它来对输入进行降维或升维,从而实现特征提取和分类等任务。
相关问题

pytorch nn.Linear

nn.Linear是PyTorch中的一个类,用于定义一个全连接层。它接受两个参数,输入特征数和输出特征数。通过调用该类的实例,可以创建一个全连接层模型。 引用\[1\]中的代码展示了如何使用nn.Linear创建一个全连接层模型。在这个例子中,输入特征数为1,输出特征数为2。模型的结构包括一个线性层和一个ReLU激活函数。 引用\[2\]中的代码展示了另一个例子,使用nn.Linear实现了一个全连接层。在这个例子中,输入特征数为5,输出特征数为3。 引用\[3\]中的代码演示了如何使用nn.Linear进行预测。在这个例子中,输入特征数为2,输出特征数为1。通过将输入样本传递给模型,可以得到一个输出结果。 总结来说,nn.Linear是PyTorch中用于定义全连接层的类,可以根据需要设置输入特征数和输出特征数,然后使用该类创建一个全连接层模型。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Pytorch入门之一文看懂nn.Linear](https://blog.csdn.net/MR_kdcon/article/details/108918272)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解](https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/122797190)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

pytorch nn.Linear源代码解读

从这些引用内容中可以看出,nn.Linear是PyTorch中的一个模块,用于定义线性变换。它的主要功能是将输入数据进行线性变换,并返回输出。具体来说,nn.Linear的forward函数接受输入数据并将其与权重矩阵相乘,然后加上偏置项,最后输出结果。 在PyTorch的源代码中,nn.Linear是继承自nn.Module的一个类。它有两个主要的成员变量:weight和bias,分别代表权重和偏置项。在forward函数中,输入数据通过torch.matmul函数与权重矩阵相乘,并加上偏置项。最后,输出结果的大小由权重矩阵的形状决定。 通过调用nn.Linear类的实例,可以创建一个线性变换的模型。在给定输入数据后,通过调用该模型的forward函数,可以得到输出结果。

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