nn.Linear(*input_dims
时间: 2023-11-22 13:43:04 浏览: 55
nn.Linear(*input_dims)是PyTorch中用来设置网络中的全连接层的函数。它会对输入的数据进行线性变换,并通过构造参数矩阵A来实现维度变换。具体来说,nn.Linear(*input_dims)将输入数据的维度从input_dims变换为参数矩阵A中定义的维度。
在给出的例子中,我们想将输入维度从32变换为64,可以使用nn.Linear(32,64)来实现。其中32表示输入的维度,64表示输出的维度。这样,通过调用linear(a),就可以将输入a的维度从[batch_size, 32]变换为[batch_size, 64]。
需要注意的是,在nn.Linear中,参数weight的shape是out * input,而不是我们直观理解的input * out。这是因为nn.Linear内部实际调用了torch函数中的linear函数,而在torch函数中,使用的是weight.T(),即参数矩阵的转置。
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class Generator(nn.Module): def __init__(self,X_shape,z_dim): super(Generator,self).__init__() self.X_shape=X_shape B,H,W=X_shape self.decoder_input = nn.Linear(z_dim,16*H*W) modules=[] hidden_dims = [256,128] for i in range(len(hidden_dims)-1): modules.append(nn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(hidden_dims[i], hidden_dims[i + 1], kernel_size=3, stride = 2, padding=1, output_padding=1), #nn.BatchNorm2d(hidden_dims[i + 1]), nn.LeakyReLU()))
这是一个生成器的类,继承自nn.Module。在初始化时,需要传入两个参数:X_shape和z_dim。X_shape表示生成器输出的图像的形状,z_dim表示生成器输入的噪声向量的维度。在初始化函数中,首先调用父类的初始化函数,然后将X_shape保存在self.X_shape中。接着,根据X_shape计算出图像的高度H和宽度W,并将一个线性层nn.Linear(z_dim,16*H*W)保存在self.decoder_input中。接下来,定义了一个空的列表modules,用于保存生成器的各个层。然后,定义了一个包含两个隐藏层的生成器,每个隐藏层都是一个包含一个反卷积层的序列。反卷积层的输入通道数为hidden_dims[i],输出通道数为hidden_dims[i+1],卷积核大小为3,步长为2,填充为1,输出填充为1。最后,将生成器的所有层保存在modules中。
class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_dim, fc_dims, dropout_p=0.4, use_batchnorm=False): super(MLP, self).__init__() if isinstance(fc_dims, Iterable): fc_dims = list(fc_dims) assert isinstance(fc_dims, (list, tuple)), 'fc_dims must be either a list or a tuple, but got {}'.format( type(fc_dims)) layers = [] for dim in fc_dims: layers.append(nn.Linear(input_dim, dim)) if use_batchnorm and dim != 1: layers.append(nn.BatchNorm1d(dim)) if dim != 1: layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) if dropout_p is not None and dim != 1: layers.append(nn.Dropout(p=dropout_p)) input_dim = dim self.fc_layers = nn.Sequential(*layers) def forward(self, input): return self.fc_layers(input)
这是一个多层感知机(MLP)的定义,它是一个继承自`nn.Module`的类。MLP是一种前馈神经网络,由多个全连接层组成。
在构造函数`__init__`中,我们接受输入维度`input_dim`、隐藏层维度列表`fc_dims`、dropout概率`dropout_p`和是否使用批归一化`use_batchnorm`作为参数。
我们首先判断`fc_dims`是否是可迭代的对象,如果是,则将其转换为列表。然后,我们定义一个空的列表`layers`来存储网络的层。
接下来,我们遍历隐藏层维度列表`fc_dims`,对于每个维度,我们创建一个全连接层,并将其添加到`layers`列表中。如果使用批归一化且维度不为1,则添加一个批归一化层。然后,我们添加一个ReLU激活函数层(除非维度为1)。如果指定了dropout概率且维度不为1,则添加一个dropout层。最后,将当前维度更新为下一个维度。
最后,我们使用`nn.Sequential`将所有层组合成一个顺序模型,并将其赋值给类的属性`self.fc_layers`。
在前向传播函数`forward`中,我们将输入通过所有的全连接层,然后返回输出。