orch.nn.functional中有很多功能，后续会常用的。那什么时候使用nn.Module，什么时候使用nn.functional呢？

当你需要定义一个具有可学习参数的模型时，使用`nn.Module`是合适的选择。`nn.Module`提供了一个基类，你可以继承它来构建自定义的神经网络模型。你可以在`__init__`方法中定义模型的结构，并在`forward`方法中定义数据流的传递方式。

而`nn.functional`模块则提供了一些与神经网络相关的函数，这些函数并没有内部状态（即没有可学习的参数），它们只是纯粹的数学操作。这些函数不会保持任何状态，也不会改变输入的张量，因此它们通常用于在`nn.Module`的`forward`方法中进行计算。

总而言之，当你需要定义具有可学习参数的模型时，使用`nn.Module`；而当你只需要执行一些数学操作时，使用`nn.functional`。

相关问题

orch.nn.functional中的gelu函数

gelu函数（Gaussian Error Linear Unit）是一种激活函数，它在PyTorch中可以在torch.nn.functional模块中找到。它的定义如下：

$$
\operatorname{gelu}(x) = x P(X \leq x) = \frac{x}{2}\left(1+\operatorname{erf}\left(\frac{x}{\sqrt{2}}\right)\right)
$$

其中erf是误差函数，定义为：

$$
\operatorname{erf}(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_0^x e^{-t^2}dt
$$

gelu函数是一个非常适合在深度神经网络中使用的激活函数。它比ReLU和tanh函数更加平滑，因此在梯度下降时更容易收敛。此外，它在处理负数时的表现也比ReLU和tanh函数好。

在PyTorch中，使用gelu函数可以通过以下代码实现：

import torch
import torch.nn.functional as F

x = torch.randn(10)
y = F.gelu(x)

在这个例子中，我们使用了torch.randn函数生成了一个10维的随机向量x，并使用F.gelu函数计算了其gelu函数值y。

orch.nn.Linear

`orch.nn.Linear`是Orchestrade（一个基于PyTorch的深度学习框架）中的一个模块，它代表线性层（Linear Layer）。在深度学习中，线性层是一种基础的全连接层，用于执行矩阵乘法，常用于神经网络模型中，如前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）。

在`orch.nn.Linear`中，通常需要指定输入特征的数量（in_features）和输出特征的数量（out_features），这两个参数决定了层的权重矩阵的维度。该层会根据这些参数创建一个线性变换，可以理解为从输入空间到输出空间的映射。

下面是一个基本的使用示例：

import orch.nn as nn

# 假设我们有一个输入维度为10的输入
input_dim = 10
output_dim = 5

# 创建一个线性层
linear_layer = nn.Linear(input_dim, output_dim)

# 假设输入是形状为(batch_size, input_dim)的张量
inputs = torch.randn(10, input_dim)
outputs = linear_layer(inputs)

# 输出将是形状为(batch_size, output_dim)的张量