nn.Linear 与 nn.relu
时间: 2023-11-22 14:43:18 浏览: 31
nn.Linear是PyTorch中的一个模块,用于定义线性变换。它将输入特征向量进行线性变换,计算输出特征向量。具体而言,对于输入x,nn.Linear将其映射到一个线性空间中的新向量y。nn.Linear的参数包括输入特征维度和输出特征维度。
nn.ReLU是PyTorch中的一个激活函数模块,用于引入非线性因素。ReLU代表修正线性单元,它将负输入值设为零,并保持正输入值不变。ReLU函数有助于模型学习非线性关系,并增加模型的表示能力。
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net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1))
这段代码定义了一个具有单隐藏层的多层感知机。它使用了PyTorch库中的nn.Sequential()函数来构建一个神经网络模型。该模型包含三个层:输入层、隐藏层和输出层。输入层的大小为4,隐藏层的大小为8,输出层的大小为1。隐藏层使用了ReLU激活函数。
以下是一个示例代码,演示了如何创建这个神经网络模型并打印隐藏层的状态字典:
```python
import torch
from torch import nn
net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1))
print(net[2].state_dict())
```
这段代码首先导入了torch和nn模块,然后使用nn.Sequential()函数创建了一个神经网络模型net。接着,使用print语句打印了隐藏层的状态字典。
注意:在引用中的代码中,nn.ReLU应该是nn.ReLU(),需要在ReLU后面加上括号。
torch.nn.Linear和torch.nn.functional.relu
torch.nn.Linear是PyTorch中的一个线性层,它可以实现输入张量和权重张量之间的线性变换,并加上偏置向量。它的作用是将输入张量投影到一个更高维度的空间中。
而torch.nn.functional.relu是PyTorch中的一个激活函数,它将所有负数输入变为0,而将正数输入保持不变。它的作用是引入非线性因素,帮助模型拟合非线性关系。
通常,我们会使用torch.nn.Linear层进行线性变换,然后使用torch.nn.functional.relu激活函数进行非线性变换,从而构建深度神经网络。