torch.nn.Linear和torch.nn.functional.relu

torch.nn.Linear是PyTorch中的一个线性层，它可以实现输入张量和权重张量之间的线性变换，并加上偏置向量。它的作用是将输入张量投影到一个更高维度的空间中。

而torch.nn.functional.relu是PyTorch中的一个激活函数，它将所有负数输入变为0，而将正数输入保持不变。它的作用是引入非线性因素，帮助模型拟合非线性关系。

通常，我们会使用torch.nn.Linear层进行线性变换，然后使用torch.nn.functional.relu激活函数进行非线性变换，从而构建深度神经网络。

相关问题

逐字解释下列代码：class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 4 * 4, 256) self.fc2 = torch.nn.Linear(256, 15) def forward(self, x): x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)) x = self.pool(x) x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)) x = self.pool(x) x = torch.nn.functional.relu(self.conv3(x)) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 64 * 4 * 4) x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x net = Net()

这段代码定义了一个名为Net的类，继承自torch.nn.Module类。该类有两个方法：__init__和forward。

__init__方法是Net类的构造函数，它调用了torch.nn.Module类的构造函数，并定义了六个网络层：三个卷积层（Conv2d）和两个全连接层（Linear），以及一个最大池化层（MaxPool2d）。其中，卷积层的输入通道数为3，输出通道数分别为16、32和64；卷积核大小为3x3；步长为1；填充大小为1。最大池化层的池化核大小为2x2，步长为2。第一个全连接层的输入大小为64x4x4，输出大小为256。第二个全连接层的输入大小为256，输出大小为15。

forward方法定义了前向传播的过程，即输入一个数据x，通过卷积、池化和全连接等操作得到输出结果。在具体实现中，输入数据先经过一个卷积层，接着进行最大池化，再经过另外两个卷积层和最大池化，最后将得到的特征图展开成一维向量，输入到两个全连接层中。输出结果为一个15维的向量。

最后，通过net = Net()创建了一个Net类的实例。

torch.nn.functional.relu

torch.nn.functional.relu 是 PyTorch 中的一种激活函数，全称为 "Rectified Linear Unit"。它的作用是计算输入数据的非线性变换，具体来说，对于输入数据中的每个元素，如果该元素的值为正，则保留该值，否则将其设置为0。这样可以有效地防止神经网络中的梯度消失问题。