nn.Linear(224*224,28*28))有多少个参数
时间: 2023-06-10 14:07:52 浏览: 46
这个`nn.Linear`层有两个参数:`in_features`和`out_features`,分别表示输入特征的数量和输出特征的数量。因此,总共有`in_features * out_features + out_features`个参数。
根据题目中的描述,`nn.Linear(224*224,28*28)`的输入特征数量为`224*224`,输出特征数量为`28*28`,因此该层的参数数量为:
```
224*224 * 28*28 + 28*28 = 1,006,336
```
因此,`nn.Linear(224*224,28*28)`共有1,006,336个参数。
相关问题
nn.Linear(*input_dims
nn.Linear(*input_dims)是PyTorch中用来设置网络中的全连接层的函数。它会对输入的数据进行线性变换,并通过构造参数矩阵A来实现维度变换。具体来说,nn.Linear(*input_dims)将输入数据的维度从input_dims变换为参数矩阵A中定义的维度。
在给出的例子中,我们想将输入维度从32变换为64,可以使用nn.Linear(32,64)来实现。其中32表示输入的维度,64表示输出的维度。这样,通过调用linear(a),就可以将输入a的维度从[batch_size, 32]变换为[batch_size, 64]。
需要注意的是,在nn.Linear中,参数weight的shape是out * input,而不是我们直观理解的input * out。这是因为nn.Linear内部实际调用了torch函数中的linear函数,而在torch函数中,使用的是weight.T(),即参数矩阵的转置。
return nn.Sequential(*layers)
`return nn.Sequential(*layers)`是一个返回一个包含给定图层的序列的函数。其中,`nn.Sequential`是一个用于构建神经网络模型的类,它可以接受一系列的网络层作为参数,并按照顺序将它们组合成一个神经网络模型。`*layers`表示将一个列表或元组中的所有元素作为单独的参数传递给函数。因此,`nn.Sequential(*layers)`将会返回一个包含给定图层的序列。
下面是一个示例,展示如何使用`nn.Sequential`和`return nn.Sequential(*layers)`来构建一个简单的神经网络模型:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个包含两个全连接层的神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.layers = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 10),
nn.Softmax(dim=1)
)
def forward(self, x):
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.layers(x)
return x
net = Net()
print(net)
```
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