我有一个输入a.shape为(192,512),但是我的线性全连接层是(128,512),我该怎么用F.elu(把这个输入送进去,这个pytorch代码该怎么写?)请不要再报错mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (192x512 and 128x512)另外,out = F.elu(self.out_att(out))应该怎么修改
时间: 2024-03-03 15:53:41 浏览: 21
由于输入的维度为(192,512),而线性全连接层的权重矩阵维度为(128,512),两者无法直接相乘,需要对输入进行降维或对权重矩阵进行升维。
可以使用torch.nn.Linear模块对输入进行降维,将其维度从(192,512)降至(192,128),然后再将其送入线性全连接层进行计算,最终输出为(192,128)的矩阵。
代码如下:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(512, 128)
self.out_att = nn.Linear(128, 1)
def forward(self, x):
x = self.linear(x) # 降维
out = F.elu(x)
out = self.out_att(out)
out = out.squeeze(-1)
return out
```
接下来,对于`out = F.elu(self.out_att(out))`,由于`self.out_att`是一个线性全连接层,它的输出维度为(192,1),因此需要将其压缩维度,变为(192,)。修改后的代码如下:
```
out = self.out_att(out)
out = out.squeeze(-1)
out = F.elu(out)
```