nn.Linear 参数
时间: 2023-10-26 17:27:38 浏览: 90
浅析PyTorch中nn.Linear的使用
nn.Linear函数的参数包括:in_features、out_features和bias。
in_features表示每个输入样本的大小,即输入的特征的维度。out_features表示每个输出样本的大小,即输出的特征的维度。bias是一个布尔值,如果设置为False,则该层将不会学习附加偏差,默认为True。
在二维图像处理的任务中,全连接层的输入和输出都应该是二维张量,形状通常为[batch_size, size],其中size表示输入或输出的特征数量。
举个例子,假设有一个nn.Linear(20, 30)的全连接层,输入是一个大小为[128, 20]的张量,那么输出的大小将是[128, 30]。
可以根据具体的需求来调整nn.Linear的参数,以适应不同的网络结构和任务要求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch如何冻结某层参数的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_38674050/13759906)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatgptT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [nn.Linear()函数详解](https://blog.csdn.net/horizonwys/article/details/125933921)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatgptT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [PyTorch的nn.Linear()详解](https://blog.csdn.net/weixin_44010756/article/details/119940429)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatgptT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
阅读全文