nn.Linear(self.emb_dim, 1)
时间: 2024-03-31 19:30:09 浏览: 18
nn.Linear(self.emb_dim, 1)是PyTorch中的一个线性层模块,用于进行线性变换。接受一个输入张量,将其与权重矩阵相乘,并加上偏置向量,最后输出一个张量。
具体来说,nn.Linear(self.emb_dim, 1)的输入张量的形状应为(batch_size, emb_dim),其中batch_size表示输入的样本数量,emb_dim表示输入的特征维度。输出张量的形状为(batch_size, 1),表示每个样本的输出结果。
这个线性层模块的参数包括权重矩阵和偏置向量,它们会在模型训练过程中自动学习得到。权重矩阵的形状为(1, emb_dim),偏置向量的形状为(1,)。
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self.dnn = nn.Sequential( nn.Linear(X_train_emb.shape[1] * self.emb_dim, 14), nn.ReLU(), nn.Linear(14, 5), nn.ReLU(), )
这行代码创建了一个 PyTorch 的序列模型 `self.dnn`,其中包含两个全连接层和两个激活函数。具体来说,`nn.Linear(X_train_emb.shape[1] * self.emb_dim, 14)` 创建了一个全连接层,其输入大小为 `X_train_emb.shape[1] * self.emb_dim`,即将所有输入特征的嵌入向量拼接成一个长向量,输出大小为 14。接下来,`nn.ReLU()` 创建了一个 ReLU 激活函数,用于增加模型的非线性能力。然后,`nn.Linear(14, 5)` 创建了另一个全连接层,其输入大小为 14,输出大小为 5。最后,又创建了一个 ReLU 激活函数。这些层被按顺序组合成序列模型 `self.dnn`,并在模型训练和推理过程中一起使用。在模型训练和推理过程中,序列模型的权重会被学习,以最小化模型的损失函数。
请告诉我这段代码的意思 class RNN(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(RNN, self).__init__() self.dict_dim = vocab["<pad>"] self.emb_dim = 128 self.hid_dim = 128 self.class_dim = 2 self.embedding = Embedding( self.dict_dim + 1, self.emb_dim, sparse=False) self._fc1 = Linear(self.emb_dim, self.hid_dim) self.lstm = paddle.nn.LSTM(self.hid_dim, self.hid_dim) self.fc2 = Linear(19200, self.class_dim)
这段代码定义了一个继承自paddle.nn.Layer的RNN类,用于实现一个循环神经网络模型。在初始化方法中,定义了以下属性:
- dict_dim:词典大小,即词汇表中单词的数量;
- emb_dim:词向量维度,即每个单词的向量表示的维度;
- hid_dim:隐层状态向量维度,即每个时间步的隐层状态向量的维度;
- class_dim:输出类别数,即模型最终需要分类的类别数。
然后,通过Embedding层将输入的词汇表中的单词转换为向量表示,利用Linear层进行线性变换,进一步提取特征,接着使用LSTM层实现循环神经网络,并最终使用Linear层将LSTM输出的隐层状态向量转换为最终的分类结果。