nn.Linear() 中的输入特征数是什么
时间: 2023-11-05 12:52:37 浏览: 27
在 nn.Linear() 中,输入特征数是指输入张量的最后一个维度的大小。具体来说,如果输入张量的形状是 (batch_size, input_features),那么输入特征数就是 input_features。nn.Linear() 的作用是将输入张量的每个元素与权重矩阵相乘,并加上偏置向量,生成输出张量。权重矩阵的形状是 (output_features, input_features),其中 output_features 是线性层的输出特征数。
相关问题
如何更改nn.Linear中的输入通道数
要更改`nn.Linear`中的输入通道数,您需要创建一个新的`nn.Linear`对象,并将其输入大小设置为所需的值。例如,如果您有一个输入通道数为10,输出通道数为20的线性层,您可以按如下方式更改输入通道数:
```python
import torch.nn as nn
# 创建一个输入通道为5,输出通道为20的线性层
linear_layer = nn.Linear(5, 20)
# 更改输入通道数为10
new_linear_layer = nn.Linear(10, 20)
# 打印新的线性层的权重
print(new_linear_layer.weight)
```
请注意,更改输入通道数将更改该层的权重矩阵的大小,因此您需要相应地调整该层之前和之后的层的大小。
nn.Linear里的特征数如何确定
在使用nn.Linear时,特征数应该由输入张量的形状和输出张量的形状来确定。具体来说,输入张量的形状应该是(batch_size, input_features),其中batch_size是批量大小,input_features是输入特征数。输出张量的形状应该是(batch_size, output_features),其中output_features是输出特征数。因此,特征数就是输入特征数和输出特征数的数量。在实际使用中,可以根据问题的复杂度和数据的维度来选择合适的特征数。
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