torch.nn.linear
时间: 2023-09-10 17:09:20 浏览: 48
torch.nn.Linear 是 PyTorch 中的一个模块,用于实现全连接层。它接受一个输入张量,并将其转换为另一个张量,其中每个输入元素都与一组权重相乘,并加上一些偏置项。这个操作可以表示为 y = xA^T + b,其中 x 是输入张量,A 是权重矩阵,b 是偏置向量,y 是输出张量。在深度学习中,全连接层通常用于将输入特征映射到一组输出特征。
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torch.nn.Linear
torch.nn.Linear 是 PyTorch 中的一个模块,用于实现全连接层。它接受一个输入张量,并将其转换为另一个张量,其中每个输入元素都与一组权重相乘,并加上一些偏置项。这个操作可以表示为 y = xA^T + b,其中 x 是输入张量,A 是权重矩阵,b 是偏置向量,y 是输出张量。在深度学习中,全连接层通常用于将输入特征映射到一组输出特征。
torch.nn.linear用法
`torch.nn.Linear` 是 PyTorch 中的一个函数,用于定义一个全连接层,它的用法如下:
```python
torch.nn.Linear(in_features: int, out_features: int, bias: bool = True)
```
其中:
- `in_features`:输入特征的数量。
- `out_features`:输出特征的数量。
- `bias`:是否使用偏置项,默认为 True。
`torch.nn.Linear` 的作用是将输入特征线性变换为输出特征,即 $y = xA^T + b$,其中 $x$ 是输入特征,$y$ 是输出特征,$A$ 是权重矩阵,$b$ 是偏置向量。
使用示例:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个全连接层,输入特征为10,输出特征为5
linear = nn.Linear(10, 5)
# 输入特征是一个大小为[batch_size, 10]的张量
input_tensor = torch.randn(3, 10)
# 调用全连接层进行计算
output_tensor = linear(input_tensor)
# 输出特征是一个大小为[batch_size, 5]的张量
print(output_tensor.size())
```