torch.nn.linear用法

`torch.nn.Linear` 是 PyTorch 中的一个函数，用于定义一个全连接层，它的用法如下：

torch.nn.Linear(in_features: int, out_features: int, bias: bool = True)

其中：

- `in_features`：输入特征的数量。
- `out_features`：输出特征的数量。
- `bias`：是否使用偏置项，默认为 True。

`torch.nn.Linear` 的作用是将输入特征线性变换为输出特征，即 $y = xA^T + b$，其中 $x$ 是输入特征，$y$ 是输出特征，$A$ 是权重矩阵，$b$ 是偏置向量。

使用示例：

import torch.nn as nn

# 定义一个全连接层，输入特征为10，输出特征为5
linear = nn.Linear(10, 5)

# 输入特征是一个大小为[batch_size, 10]的张量
input_tensor = torch.randn(3, 10)

# 调用全连接层进行计算
output_tensor = linear(input_tensor)

# 输出特征是一个大小为[batch_size, 5]的张量
print(output_tensor.size())

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基于torch.autograd.Function，实现一个torch.nn.linear功能

好的，以下是基于`torch.autograd.Function`实现`torch.nn.Linear`功能的示例代码：

import torch
from torch.autograd import Function

class LinearFunction(Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, input, weight, bias=None):
        ctx.save_for_backward(input, weight, bias)
        output = input.mm(weight.t())
        if bias is not None:
            output += bias.unsqueeze(0).expand_as(output)
        return output

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        input, weight, bias = ctx.saved_tensors
        grad_input = grad_weight = grad_bias = None

        if ctx.needs_input_grad[0]:
            grad_input = grad_output.mm(weight)
        if ctx.needs_input_grad[1]:
            grad_weight = grad_output.t().mm(input)
        if bias is not None and ctx.needs_input_grad[2]:
            grad_bias = grad_output.sum(0)

        return grad_input, grad_weight, grad_bias

class LinearLayer(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(LinearLayer, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.output_size = output_size
        self.weight = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(output_size, input_size))
        self.bias = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(output_size))

        self.reset_parameters()

    def reset_parameters(self):
        torch.nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5))
        if self.bias is not None:
            fan_in, _ = torch.nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight)
            bound = 1 / math.sqrt(fan_in)
            torch.nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

    def forward(self, input):
        return LinearFunction.apply(input, self.weight, self.bias)

在这个示例中，我们首先定义了一个名为`LinearFunction`的自定义函数，该函数继承自`torch.autograd.Function`。在这个函数中，我们实现了linear层的前向传播和反向传播逻辑。

接下来，我们定义了`LinearLayer`类，该类继承自`torch.nn.Module`。在类的构造函数中，我们创建了权重和偏置项参数，并使用`reset_parameters`方法对它们进行初始化。

在`forward`方法中，我们调用了`LinearFunction`的`apply`方法来完成linear层的前向传播。通过这种方式，我们可以将`LinearFunction`作为一个可调用的函数使用，并且它具有自动求导的能力。

你可以创建一个`LinearLayer`的实例，并将输入数据传递给它进行前向传播。希望这个示例能够帮助你理解如何基于`torch.autograd.Function`实现linear层的功能！

torch.nn.Linear()的用法

torch.nn.Linear()是用于构建线性全连接神经元网络的模块。它的作用是将输入数据进行线性变换，输出结果是输入数据和权重矩阵的点积加上偏置项的和。

torch.nn.Linear的用法如下：
1. 首先，通过torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias)来定义一个线性层，其中in_features表示输入数据的最后一个维度的大小，out_features表示输出数据的最后一个维度的大小，bias表示是否使用偏置项。
2. 然后，创建一个输入张量a，可以是任意形状的张量，注意要与in_features相匹配。
3. 调用线性层对象linear，传入输入张量a，得到输出张量out1。
4. 可以通过print(linear.state_dict())来查看线性层的权重和偏置项的参数。
5. 最后，输出结果out1即为线性层的计算结果。

在具体应用中，可以通过多次调用torch.nn.Linear()来构建复杂的神经网络模型，并结合其他模块和激活函数进行网络的搭建和训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.nn.Linear的使用方法](https://blog.csdn.net/m0_49963403/article/details/129825665)[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^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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