nn.linear的两个参数的含义
时间: 2023-06-25 17:03:37 浏览: 49
`nn.Linear`是PyTorch中的一个线性层的实现,它的两个参数含义如下:
- in_features:输入特征的数量。即输入张量的最后一维的大小。
- out_features:输出特征的数量。即输出张量的最后一维的大小。
举个例子,如果我们有一个输入张量的形状是`(batch_size, input_size)`,我们想要使用一个线性层将其转换为形状为`(batch_size, output_size)`的输出张量,那么我们可以这样写:
```python
import torch.nn as nn
input_size = 10
output_size = 5
linear_layer = nn.Linear(input_size, output_size)
input_tensor = torch.randn(2, input_size) # 假设 batch size = 2
output_tensor = linear_layer(input_tensor) # 输出形状为 (2, output_size)
```
在这个例子中,`in_features`是`input_size`,`out_features`是`output_size`。`linear_layer`是一个可学习的参数,它将输入张量`input_tensor`通过矩阵乘法和加法操作转换为输出张量`output_tensor`。
相关问题
nn.Linear传入的参数
nn.Linear是PyTorch中的一个类,用于定义一个线性变换。它接受两个参数,分别是输入特征的数量和输出特征的数量[^1]。具体来说,nn.Linear的参数如下所示:
- in_features:表示输入特征的数量,即输入张量的形状中的第二个维度大小。
- out_features:表示输出特征的数量,即输出张量的形状中的第二个维度大小。
下面是一个使用nn.Linear的示例代码:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个线性变换,输入特征数量为10,输出特征数量为20
linear = nn.Linear(10, 20)
# 打印线性变换的参数
print(linear.in_features) # 输出:10
print(linear.out_features) # 输出:20
```
nn.linear()参数
`nn.Linear()` 是 PyTorch 中的一个线性层,它的参数有两个:
1. `in_features`:输入特征的数量
2. `out_features`:输出特征的数量
例如,如果我们有一个形状为 `(batch_size, input_size)` 的输入张量,想要用一个线性层将其转换为形状为 `(batch_size, output_size)` 的输出张量,那么可以这样定义该层:
```
import torch.nn as nn
input_size = 10
output_size = 5
linear_layer = nn.Linear(input_size, output_size)
```
其中 `input_size` 为输入张量的特征数量,`output_size` 为输出张量的特征数量。
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