首页nn.Linear函数形参有哪些

nn.Linear函数形参有哪些

时间: 2023-10-26 14:37:57 浏览: 79

函数指针、函数名、二维数组指针做形参

函数指针、函数名、二维数组指针做形参时的要注意的地方

nn.Linear函数的形参如下： - in_features: 输入的特征数量 - out_features: 输出的特征数量 - bias: 是否在计算中使用偏差，默认为True，表示使用偏差 - device: 用于指定在哪个设备上创建模型参数，默认为None，表示使用当前设备 - dtype: 用于指定模型参数的数据类型，默认为None，表示使用默认数据类型

阅读全文

最新推荐

Pytorch版代码幻灯片.zip

Jupyter-Notebook

Jupyter_Chat甄嬛是利用甄嬛传剧本中所有关于甄嬛的台词和语句基于ChatGLM2进行LoRA微调得到的模仿甄.zip

Jupyter-Notebook

高效甘特图模板下载-精心整理.zip

nn.Linear函数形参有哪些

相关推荐

浅析PyTorch中nn.Linear的使用

浅析PyTorch中nn.Module的使用

nn.linear函数

nn.Linear函数

torch.nn.linear函数

self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 1), )

nn.Linear函数介绍

torch.nn.linear函数的参数

nn.Linear函数详细介绍

PyTorch 的 nn.Linear 函数

nn.Linear函数的返回值

self.linears = nn.ModuleList( [ nn.Linear(2,num_units), nn.ReLU(), nn.Linear(num_units,num_units), nn.ReLU(), nn.Linear(num_units,num_units), nn.ReLU(), nn.Linear(num_units,2), ] )的分析

nn.Linear(3, 16), nn.BatchNorm1d(16), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(16, 32), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), ) self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(32, 16), nn.BatchNorm1d(16), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(16, 3),

# 全连接层 self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(p=0.2), nn.Linear(256*6*6, 4096), nn.RReLU(inplace=True), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 1024), nn.RReLU(inplace=True), nn.Linear(1024, 256), nn.RReLU(inplace=True), nn.Linear(256, 7) )

Pytorch版代码幻灯片.zip

Jupyter_Chat甄嬛是利用甄嬛传剧本中所有关于甄嬛的台词和语句基于ChatGLM2进行LoRA微调得到的模仿甄.zip

最新推荐

Pytorch版代码幻灯片.zip

Jupyter_Chat甄嬛是利用甄嬛传剧本中所有关于甄嬛的台词和语句基于ChatGLM2进行LoRA微调得到的模仿甄.zip

高效甘特图模板下载-精心整理.zip

伯克利大学机器学习-5Dimensionality reduction [Percy Liang]

高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

管理建模和仿真的文件

DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

# 全连接层 self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(p=0.2), nn.Linear(25666, 4096), nn.RReLU(inplace=True), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 1024), nn.RReLU(inplace=True), nn.Linear(1024, 256), nn.RReLU(inplace=True), nn.Linear(256, 7) )