nn.Linear()参数说明
时间: 2023-10-26 07:26:29 浏览: 28
nn.Linear()是PyTorch中的一个模块,用于定义一个线性变换层。它接受两个参数:输入特征的维度和输出特征的维度。
参数说明如下:
- in_features:表示输入特征的维度,即输入张量的最后一维大小。
- out_features:表示输出特征的维度,即输出张量的最后一维大小。
例如,如果输入张量的维度是(batch_size, in_features),那么输出张量的维度将是(batch_size, out_features)。
这个线性变换层会将输入张量与一个可学习的权重矩阵相乘,并将其加上一个可学习的偏置向量,得到输出张量。
希望以上信息能对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
nn.Linear举例说明用法
nn.Linear是PyTorch中的一个类,用于定义线性变换的模块。它可以将输入的特征向量通过矩阵乘法和加法操作转换为输出的特征向量。nn.Linear的用法如下:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义输入特征的维度和输出特征的维度
input_dim = 10
output_dim = 5
# 创建一个nn.Linear对象
linear_layer = nn.Linear(input_dim, output_dim)
# 随机生成一个输入特征向量
input_features = torch.randn(1, input_dim)
# 使用nn.Linear进行线性变换
output_features = linear_layer(input_features)
print("输入特征向量:", input_features)
print("输出特征向量:", output_features)
```
在上述代码中,我们首先导入了torch和torch.nn模块,然后定义了输入特征的维度input_dim和输出特征的维度output_dim。接着,我们创建了一个nn.Linear对象linear_layer,它将输入特征的维度作为第一个参数,输出特征的维度作为第二个参数。然后,我们随机生成了一个输入特征向量input_features,并使用linear_layer对其进行线性变换,得到输出特征向量output_features。
nn.Linear定义
nn.Linear是PyTorch中的一个类,用于定义线性变换层。它将输入的特征进行线性变换,并输出一个新的特征表示。nn.Linear的定义如下:
```python
class nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)
```
其中,参数说明如下:
- in_features:输入特征的大小,即输入的维度。
- out_features:输出特征的大小,即输出的维度。
- bias:是否使用偏置项,默认为True。
nn.Linear的作用是将输入的特征进行线性变换,即计算输入特征与权重矩阵的乘积,并加上偏置项。它可以用于构建神经网络的全连接层。
下面是一个使用nn.Linear的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义输入特征的大小和输出特征的大小
in_features = 10
out_features = 5
# 创建一个nn.Linear对象
linear = nn.Linear(in_features, out_features)
# 定义输入数据
input_data = torch.randn(2, in_features)
# 进行线性变换
output = linear(input_data)
# 输出结果
print(output)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个nn.Linear对象,然后定义了输入特征的大小和输出特征的大小。接着,我们创建了一个输入数据的张量,并将其传递给nn.Linear进行线性变换。最后,我们打印输出结果。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)