nn.Linear()参数说明举一个例子
时间: 2023-10-26 09:26:28 浏览: 51
`nn.Linear()` 是 PyTorch 中用于创建线性层的类。它的参数包括 `in_features` 和 `out_features`。
`in_features` 表示输入特征的数量,即输入张量的大小。`out_features` 表示输出特征的数量,即输出张量的大小。
这里是一个例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 创建一个线性层,输入特征数量为 10,输出特征数量为 5
linear_layer = nn.Linear(in_features=10, out_features=5)
# 创建一个随机输入张量,形状为 (batch_size, in_features)
input_tensor = torch.randn((2, 10))
# 将输入张量传递给线性层进行前向计算
output_tensor = linear_layer(input_tensor)
print(output_tensor.shape) # 输出 (2, 5)
```
在这个例子中,我们创建了一个线性层,输入特征数量为 10,输出特征数量为 5。然后我们创建了一个形状为 (2, 10) 的输入张量,并将其传递给线性层进行前向计算。输出张量的形状为 (2, 5),其中 `2` 是 batch size,`5` 是输出特征数量。
相关问题
nn.Linear 参数
nn.Linear函数的参数包括:in_features、out_features和bias。
in_features表示每个输入样本的大小,即输入的特征的维度。out_features表示每个输出样本的大小,即输出的特征的维度。bias是一个布尔值,如果设置为False,则该层将不会学习附加偏差,默认为True。
在二维图像处理的任务中,全连接层的输入和输出都应该是二维张量,形状通常为[batch_size, size],其中size表示输入或输出的特征数量。
举个例子,假设有一个nn.Linear(20, 30)的全连接层,输入是一个大小为[128, 20]的张量,那么输出的大小将是[128, 30]。
可以根据具体的需求来调整nn.Linear的参数,以适应不同的网络结构和任务要求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch如何冻结某层参数的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_38674050/13759906)[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^v93^chatgptT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [nn.Linear()函数详解](https://blog.csdn.net/horizonwys/article/details/125933921)[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^v93^chatgptT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [PyTorch的nn.Linear()详解](https://blog.csdn.net/weixin_44010756/article/details/119940429)[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^v93^chatgptT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
nn.Linear参数
nn.Linear 是 PyTorch 中一个常用的线性层,它的参数包括:
- in_features:输入特征的数量。
- out_features:输出特征的数量。
- bias:是否使用偏置,默认为 True。
举个例子,如果我们想要定义一个输入特征数量为 100,输出特征数量为 10,不使用偏置的线性层,可以这样写:
```
import torch.nn as nn
linear_layer = nn.Linear(100, 10, bias=False)
```
这样就定义好了一个线性层,可以用于神经网络的前向传播。
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