self.hidden=torch.nn.Liner(1,20)
时间: 2024-04-21 18:23:43 浏览: 17
这段代码创建了一个全连接层(fully connected layer)并其赋值给了self.hidden变量。具体来说,torch.nn.Linear(1, 20)创建了一个线性层,它的输入特征数量为1,输出特征数量为20。这意味着输入张量的形状应为(N, 1),其中N是输入样本的数量,输出张量的形状为(N, 20)。这个线性层可以将输入特征映射到20个输出特征。self.hidden变量将这个线性层保存下来,方便在模型的其他地方使用。请注意,正确的类名是Linear(而不是Liner)。
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self.predict=torch.nn.Liner(20,1)
这段代码创建了一个全连接层(fully connected layer),并将其赋值给self.predict变量。具体来说,torch.nn.Linear(20, 1)创建了一个线性层,它的输入特征数量为20,输出特征数量为1。这意味着输入张量的形状应为(N, 20),其中N是输入样本的数量,输出张量的形状为(N, 1)。这个线性层可以将输入特征映射到一个标量输出。self.predict变量将这个线性层保存下来,方便在模型的其他地方使用。请注意,正确的类名是Linear(而不是Liner)。
self.hidden = torch.nn.Linear(1, 20)增加两个隐藏层,在前向传播时候用relu函数激活
好的,你想要增加两个隐藏层,并在前向传播时使用relu函数激活,你可以这样修改代码:
```
self.hidden = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(1, 20),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(20, 50),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(50, 100),
torch.nn.ReLU()
)
```
这样就添加了两个隐藏层,并使用了ReLU函数激活。