nn.l;inear
时间: 2023-11-22 16:42:52 浏览: 30
nn.Linear是PyTorch中的一个模块,用于实现线性变换。它将输入张量的每个元素与一个权重矩阵相乘,并加上一个偏置向量,最终得到输出张量。它可以用于将一个维度为input_size的向量映射到一个维度为output_size的向量。nn.Linear的初始化参数包括input_size(输入向量的大小)和output_size(输出向量的大小)。在实际使用中,它通常用于神经网络的全连接层,用于将输入特征映射到输出特征。
相关问题
nn.Dense nn.Linear
nn.Dense和nn.Linear是PyTorch中用于定义全连接层的两个函数。它们的作用是一样的,都用于定义神经网络的线性层。
nn.Dense是一个简化的全连接层的函数,等价于nn.Linear。在使用nn.Dense时,需要指定输入和输出的维度,即in_features和out_features。传入nn.Dense的实际是二维的数据,其中第一维是batch_size,第二维是数据的大小。因此,在搭建网络层时,不需要指定batch_size,但输入的维度必须包含batch_size。
nn.Linear是一个更通用的全连接层的函数,它提供了更多的参数设置。在使用nn.Linear时,同样需要指定输入和输出的维度,即in_features和out_features。与nn.Dense不同的是,nn.Linear能够更灵活地定义网络层的各种参数,比如是否使用偏置项、初始化方式等。
总结来说,nn.Dense和nn.Linear都是用于定义神经网络中的全连接层的函数,它们的功能是一样的,只是在参数设置上有些许差别。
将下列代码改写成伪代码:class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=3): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, num_classes), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x
定义类 AlexNet,继承 nn.Module 类:
定义 __init__ 方法,传入参数 self 和 num_classes=3:
调用父类 nn.Module 的 __init__ 方法:
定义属性 features,值为 nn.Sequential 实例,包含以下层:
卷积层 nn.Conv2d,输入通道数为 3,输出通道数为 64,核大小为 11,步长为 4,填充为 2
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
最大池化层 nn.MaxPool2d,核大小为 3,步长为 2
卷积层 nn.Conv2d,输入通道数为 64,输出通道数为 192,核大小为 5,填充为 2
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
最大池化层 nn.MaxPool2d,核大小为 3,步长为 2
卷积层 nn.Conv2d,输入通道数为 192,输出通道数为 384,核大小为 3,填充为 1
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
卷积层 nn.Conv2d,输入通道数为 384,输出通道数为 256,核大小为 3,填充为 1
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
卷积层 nn.Conv2d,输入通道数为 256,输出通道数为 256,核大小为 3,填充为 1
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
最大池化层 nn.MaxPool2d,核大小为 3,步长为 2
定义属性 avgpool,值为 nn.AdaptiveAvgPool2d 实例,输出大小为 (6, 6)
定义属性 classifier,值为 nn.Sequential 实例,包含以下层:
Dropout 层 nn.Dropout
全连接层 nn.Linear,输入大小为 256 * 6 * 6,输出大小为 4096
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
Dropout 层 nn.Dropout
全连接层 nn.Linear,输入大小为 4096,输出大小为 4096
激活函数层 nn.ReLU,inplace 参数为 True
全连接层 nn.Linear,输入大小为 4096,输出大小为 num_classes
定义 forward 方法,传入参数 self 和 x:
x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
返回 x
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