python torch.Linear

时间: 2024-02-05 18:06:12 浏览: 112
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浅析PyTorch中nn.Linear的使用

torch.nn.Linear()是PyTorch中的一个模块，它用于定义一个线性变换，即一个全连接的神经网络层。它将输入的特征进行线性变换，并生成输出特征。在torch.nn.Linear()中，torch.nn.functional.linear()被包装在内部，用于实现线性变换操作。 nn.Linear()的初始化参数包括输入特征的维度（in_features）、输出特征的维度（out_features）和是否使用偏置项（bias）。它可以根据给定的输入和输出特征的维度自动创建权重和偏置项，并对它们进行随机初始化。 在使用nn.Linear()时，首先需要创建一个nn.Linear的实例，然后将输入数据传递给该实例。实例会自动对输入数据进行线性变换，并生成相应的输出。可以根据需要，将nn.Linear()与其他PyTorch的模块（如激活函数）结合使用，以构建更复杂的神经网络模型。
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Python torch.nn.Linear中w是一个矩阵还是一个向量

在 PyTorch 中，torch.nn.Linear 中的参数 w 是一个矩阵。具体来说，它是一个大小为 (out_features, in_features) 的二维张量，其中 out_features 表示输出特征的数量，in_features 表示输入特征的数量。该矩阵用于...

实现一个Linear层(torch.nn.Linear)功能，分别基于torch.nn.Module和torch.autograd.Function

好的，下面分别给出基于torch.nn.Module和torch.autograd....这两个示例分别基于torch.nn.Module和torch.autograd.Function实现了一个Linear层。你可以根据需要选择其中一种实现方式。希望对你有所帮助！

基于torch.autograd.Function，实现一个torch.nn.linear功能

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详解torch.Linear()函数

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torch.nn.linear函数具体使用案例

torch.nn.Linear 是 PyTorch 中的一个线性变换模块，对输入数据进行线性变换，即 Y = XW^T + b，其中 X 为输入，W 为权重矩阵，b 为偏置向量，Y 为输出。 具体使用案例如下： python import torch import ...

torch.nn.Linear构建全连接层

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torch.nn.Linear的作用，参数

torch.nn.Linear是PyTorch库中的一个模块，它在深度学习中用于实现线性层（也称为全连接层）。在线性层中，每个输入特征与一个权重相乘，然后加上一个偏置项，最后通过一个激活函数（如ReLU、sigmoid或tanh等）...

torch.nn.Linear()函数使用

torch.nn.Linear()函数是PyTorch中用于定义线性层的函数。它的作用是将输入的数据进行线性变换，即y = xA^T + b，其中x是输入的数据，A是权重矩阵，b是偏置向量，y是输出的数据。该函数的参数包括输入特征数、输出...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 print(type(x)) net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=net(x),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py <class 'torch.Tensor'> Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 28, in <module> loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

这段代码出现了一个错误，具体错误信息是 'tuple' object has no attribute 'size'。这个错误通常发生在调用 PyTorch 的函数时，输入的数据类型不正确，需要将数据类型转换为正确的类型。在这段代码中，loss_func ...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py D:\py\text.py:26: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络，输出预测值 Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 27, in <module> loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

python for t in range(2000): prediction = net(x) loss = loss_func(prediction, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if t % 50 == 0: plt.cla() plt.scatter(x.data.numpy()...

写出将结构写在一个sequtial中的代码结构与此相同 class CNN(nn.Module): # def __init__(self): # super(CNN, self).__init__() # self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3) # self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3) # self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3) # self.conv4 = nn.Conv2d(128, 256, 3) # self.fc1 = nn.Linear(6400, 1024) # self.fc2 = nn.Linear(1024, 512) # self.fc3 = nn.Linear(512, 128) # self.fc4 = nn.Linear(128, 10) # def forward(self, x): # # 3 x 32 x 32 # x = torch.relu(self.conv1(x)) # 32 x 30 x 30 # x = nn.BatchNorm2d(32).to("cuda")(x) # 32 x 30 x 30 # x = torch.relu(self.conv2(x)) # 64 x 28 x 28 # x = torch.max_pool2d(x, 2) # 64 x 14 x 14 # x = torch.relu(self.conv3(x)) # 128 x 12 x 12 # x = nn.BatchNorm2d(128).to("cuda")(x) # 128 x 12 x 12 # x = torch.relu(self.conv4(x)) # 256 x 10 x 10 # x = torch.max_pool2d(x, 2) # 256 x 5 x 5 # x = x.view(-1, 6400) # x = torch.relu(self.fc1(x)) # x = torch.tanh(self.fc2(x)) # x = torch.relu(self.fc3(x)) # x = self.fc4(x) # return x

python import torch import torch.nn as nn class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, 3), nn.ReLU(), nn.BatchNorm2d(32)...

torch.nn.Linear(input_size, hidden_size),

torch.nn.Linear(input_size, hidden_size) 是 PyTorch 的深度学习库 torch.nn 中的一个模块，用于实现全连接（ Dense 或 Linear ）层。这里的 input_size 表示输入特征的数量，而 hidden_size 则指定了该层...

如何改进下面这段代码使其性能更好import torch.nn as nn class fcNN(nn.Module): def __init__(self, in_features): super(fcNN, self).__init__() self.Linear1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features, 8, bias=True), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.1) ) self.Linear2 = nn.Sequential( nn.Linear(8, 4, bias=True), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.1) ) self.Linear3 = nn.Sequential( nn.Linear(4, 1, bias=True), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.1) ) def forward(self, x): x = x.view(1, 1, 1, -1) out = self.Linear3(self.Linear2(self.Linear1(x))) return out

import torch.nn as nn class fcNN(nn.Module): def __init__(self, in_features): super(fcNN, self).__init__() self.Linear1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features, 8, bias=True), nn.LeakyReLU() ) ...

运行以下Python代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.autograd import Variableclass Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters, num_filters*2), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*2, num_filters*4), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*4, output_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_filters): super(Discriminator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters*4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*4, num_filters*2), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*2, num_filters), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass ConditionalGAN(object): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters, learning_rate): self.generator = Generator(input_dim, output_dim, num_filters) self.discriminator = Discriminator(input_dim+1, num_filters) self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): # Train discriminator with real data real_inputs = Variable(inputs) real_labels = Variable(labels) real_labels = real_labels.view(real_labels.size(0), 1) real_inputs = torch.cat((real_inputs, real_labels), 1) real_outputs = self.discriminator(real_inputs) real_loss = nn.BCELoss()(real_outputs, torch.ones(real_outputs.size())) # Train discriminator with fake data noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0, 10)) fake_labels = fake_labels.view(fake_labels.size(0), 1) fake_inputs = self.generator(torch.cat((noise, fake_labels.float()), 1)) fake_inputs = torch.cat((fake_inputs, fake_labels), 1) fake_outputs = self.discriminator(fake_inputs) fake_loss = nn.BCELoss()(fake_outputs, torch.zeros(fake_outputs.size())) # Backpropagate and update weights for discriminator discriminator_loss = real_loss + fake_loss self.discriminator.zero_grad() discriminator_loss.backward() self.optimizer_D.step() # Train generator noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0,

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader from torch.autograd import Variable 接下来定义...

import torch.nn as nn import torch.optim import torch from torch.autograd import Variable # 线性回归模型定义 class LinearRegression(nn.Module): def __init__(self): super(LinearRegression, self).__init__() self.linear = nn.Linear(2, 3) def forward(self, x): out = self.linear(x) return out model = LinearRegression() # 声明一个 SGD 优化器 optimizer， 按要求设置 lr 的值 ########## Begin ########## ########## End ########## # 按照格式输出optimizer.param_groups的长度 print("The len of param_groups list:",len(optimizer.param_groups)) # 按照格式输出linear层的lr print("linear's lr:",optimizer.param_groups[0]['lr'])

python optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) 其中，SGD 是优化器的类型，model.parameters() 表示需要优化的参数集合，lr 表示学习率。你可以将 lr 设置为任意值。完整代码...

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