nn.Linear语法

nn.Linear是PyTorch中的一个模块，用于定义线性变换。它的语法如下所示[^1]：

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

- in_features：输入特征的大小。
- out_features：输出特征的大小。
- bias：是否使用偏置项，默认为True。

这个模块可以用于构建神经网络的线性层。它将输入特征进行线性变换，并输出指定大小的特征。可以通过修改in_features和out_features的值来调整线性层的输入和输出大小。如果需要，可以通过将bias参数设置为False来禁用偏置项。

下面是一个示例代码，演示了如何使用nn.Linear创建一个线性层[^2]：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个线性层，输入特征大小为3，输出特征大小为2
linear = nn.Linear(3, 2)

# 创建一个输入张量
input_tensor = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)

# 将输入张量传递给线性层进行线性变换
output_tensor = linear(input_tensor)

# 打印输出张量
print(output_tensor)

这段代码创建了一个输入特征大小为3，输出特征大小为2的线性层。然后，将一个大小为3的输入张量传递给线性层进行线性变换，并打印输出张量。输出结果将是一个大小为2的张量。

相关问题

self.fc1 = nn.Linear(10, 20) self.fc2 = nn.Linear(20, 1)

这是一个 PyTorch 中定义神经网络层的语法。在这个例子中，self.fc1 = nn.Linear(10, 20) 定义了一个线性层，它将输入张量的大小从 10 转换为 20。self.fc2 = nn.Linear(20, 1) 定义了另一个线性层，它将输入张量的大小从 20 转换为 1。这两个层通常用于构建一个简单的前馈神经网络，其中输入张量通过 fc1 层传递，然后通过一些非线性激活函数，最后通过 fc2 层输出一个单一的标量（例如，用于回归问题中的预测值）。这里使用的 nn.Linear 是 PyTorch 中的一个预定义层，它将输入张量中的每个元素与权重矩阵相乘，然后加上偏置向量，最后输出结果。

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。