Linear和flatten

时间: 2024-02-27 18:49:58 浏览: 23
Linear和flatten是深度学习中常用的两个操作。 1. Linear(线性层):Linear层是神经网络中的一种常见层类型,也被称为全连接层或者仿射层。它将输入的每个元素与一组可学习的权重进行线性组合,并添加一个可学习的偏置项。Linear层的输出是输入的线性变换结果。在计算机视觉任务中,Linear层通常用于将高维特征映射到类别或者回归输出。 2. Flatten(扁平化):Flatten操作用于将输入的多维张量转换为一维向量。它将输入的所有维度展平,保持数据的顺序不变。例如,对于输入形状为[batch_size, channels, height, width]的张量,flatten操作将其转换为形状为[batch_size, channels * height * width]的一维向量。Flatten操作通常用于连接卷积层和全连接层之间的过渡。
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pytorch nn.flatten和linear

PyTorch中的`nn.Flatten`和`nn.Linear`是用于神经网络模型中的两个常用模块。 `nn.Flatten`是用于将输入的多维张量展平为一维的操作。例如,如果输入是一个形状为`(batch_size, channels, height, width)`的张量,`nn.Flatten`会将其转换为形状为`(batch_size, channels * height * width)`的张量。通常在将卷积层的输出转换为全连接层的输入时会使用到`nn.Flatten`。 `nn.Linear`是一个全连接层,也称为线性层。它接受输入特征,并将其映射到输出特征。例如,如果输入的形状是`(batch_size, input_size)`,并且设置了输出大小为`output_size`,则`nn.Linear`将将输入的每个样本映射为形状为`(batch_size, output_size)`的输出张量。在神经网络中,全连接层通常用于学习不同特征之间的权重关系。 在构建神经网络模型时,通常会将`nn.Flatten`用作卷积层与全连接层之间的过渡层,以便将卷积层的输出展平为一维向量,然后再通过`nn.Linear`将其映射到所需的输出大小。 希望这能回答您的问题!如果您有任何其他问题,请随时提问。

FLatten Transformer: Vision Transformer using Focused Linear Attention

Flatten Transformer是一种使用Focused Linear Attention的Vision Transformer。它采用了类似于传统Transformer的self-attention结构,但在关注机制上进行了改进。具体来说,Flatten Transformer使用了Focused Linear Attention来代替传统的self-attention。Focused Linear Attention通过将注意力权重分配给图像的不同区域,使得模型能够更加关注重要的图像特征。 在Flatten Transformer中,图像首先被拆分成小块(patch),然后通过一个Embedding层转换成token。这个Embedding层将图像数据转换成一个向量,其形状为[num_token, token_dim,以适应Transformer Encoder的要求。接下来,Flatten Transformer使用Focused Linear Attention来计算每个token之间的关联性,并根据计算得到的注意力权重对它们进行加权求和。最后,经过Transformer Encoder和MLP Head的处理,模型可以输出对图像进行分类的结果。 关于Flatten Transformer的详细结构和实现,你可以参考引用中提供的论文和引用中提供的GitHub代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [狗都能看懂的Vision Transformer的讲解和代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_42392454/article/details/122667271)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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