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。该矩阵用于将输入特征转换为输出特征。

相关问题

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：

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：

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())

torch.nn.Linear()

torch.nn.Linear() 是 PyTorch 中的一个线性变换函数。它被用于神经网络中的线性层，它将输入张量与权重矩阵相乘并加上偏置向量。

其语法为：

torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)

- `in_features`：输入张量的大小。
- `out_features`：输出张量的大小。
- `bias`：是否添加偏置，默认为 `True`。

例如，如果我们想要创建一个输入大小为 10，输出大小为 5 的线性层，可以这样写：

import torch.nn as nn

linear_layer = nn.Linear(10, 5)

这将创建一个线性层对象 `linear_layer`，用于处理大小为 10 的输入张量，并生成大小为 5 的输出张量。