nn.Linear（a, b）

`nn.Linear` 是PyTorch库中的一个模块，它用于创建全连接层（也称为密集层）。在深度学习中，这种层主要用于从输入特征向量中学习线性变换并产生输出。`nn.Linear` 接受两个参数 `in_features` 和 `out_features`：

1. `in_features` (int): 输入特征的数量，即前一层神经元的数量。
2. `out_features` (int): 输出特征的数量，即当前层神经元的数量。

`bias` 参数默认为 `True`，表示每个线性变换后面会有一个偏置项，可以调整模型的灵活性；如果设置为 `False`，则不包括偏置项。

例如，如果你想要构建一个从10维输入到20维输出的线性层，你会这样定义它：

linear_layer = nn.Linear(10, 20)

当你调用这个层的 `.forward()` 方法时，它会对输入张量执行矩阵乘法，然后可能添加偏置项，最终得到一个输出形状为 `(batch_size, 20)` 的张量。

引用:

CLASS torch.nn.Linear(in_features: int, out_features: int, bias: bool = True) [^1]

引用:

Output:(*, H), where * is the input shape and H=embedding_dim  

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解释这段代码class Discriminator(nn.Module): def init(self): super(Discriminator, self).init() self.label_embedding = nn.Embedding(opt.n_classes, opt.n_classes) self.model = nn.Sequential(nn.Linear((opt.n_classes + int(np.prod(img_shape))), 512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 512), nn.Dropout(0.4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 1) ) def execute(self, img, labels): d_in = jt.contrib.concat((img.view((img.shape[0], (- 1))), self.label_embedding(labels)), dim=1) validity = self.model(d_in) return validity # 损失函数：平方误差 # 调用方法：adversarial_loss(网络输出A, 分类标签B) # 计算结果：(A-B)^2 adversarial_loss = nn.MSELoss() generator = Generator() discriminator = Discriminator()

这段代码定义了一个名为 Discriminator 的类，它继承自 nn.Module，因此可以被视为一个 PyTorch 模型。在构造函数中，定义了一个 Embedding 层 self.label_embedding，用于将分类标签转换为对应的嵌入向量；以及一个包含若干个线性层、激活函数、Dropout 等模块的序列 self.model，用于对输入进行处理并输出一个判别结果。在 execute 方法中，将输入的图片和标签进行拼接，得到一个新的张量 d_in，并将其作为输入传递给 self.model，得到一个计算结果 validity，最后将 validity 返回。接下来定义了一个平方误差损失函数 adversarial_loss，用于计算判别器的输出和分类标签之间的误差。最后，生成器和判别器都被实例化出来。需要注意的是，这段代码中使用了 Jittor 的张量操作和函数接口，因此可以被视为一个基于 Jittor 的模型。

torch.nn.linear

torch.nn.Linear 是 PyTorch 中的一个模块，用于实现全连接层。它接受一个输入张量，并将其转换为另一个张量，其中每个输入元素都与一组权重相乘，并加上一些偏置项。这个操作可以表示为 y = xA^T + b，其中 x 是输入张量，A 是权重矩阵，b 是偏置向量，y 是输出张量。在深度学习中，全连接层通常用于将输入特征映射到一组输出特征。