self.fcl = nn.Linear(784,10)
时间: 2023-10-30 11:49:27 浏览: 40
这段代码是在PyTorch中定义了一个全连接层(Fully Connected Layer),输入大小为784,输出大小为10。在神经网络中,全连接层是指该层的所有神经元都与上一层的所有神经元相连。这里的输入大小784是因为通常情况下,MNIST手写数字数据集中的图片大小是28x28像素,展开成一维向量后,大小为784。而输出大小10是因为MNIST数据集中共有10个数字类别,所以需要输出10个数字,每个数字对应一个类别。
相关问题
x = self.fcl(x)
这行代码看起来像是在一个神经网络模型中的前向计算中使用的。self.fcl 是一个全连接层(fully connected layer)的实例,x 是输入数据。这行代码的作用是将输入数据 x 传递给全连接层进行线性变换。具体地,全连接层将输入数据 x 与其内部的权重矩阵相乘,然后加上偏置向量,最终输出结果。
SELECT fcl.source_value, fcl.id, bfd.goods_code AS goods_code, bfd.goods_name AS goods_name, bfd.specification AS goods_specification, bfd.unit AS goods_unit, bfd.sales_type AS order_type_name, bfd.client_name AS hospital_name FROM business_flow_detail bfd INNER JOIN flow_clean_log fcl ON bfd.id = fcl.business_flow_detail_id
这似乎是一段 SQL 查询语句,它查询了表 business_flow_detail 和 flow_clean_log,连接条件是业务流程细节表的 id 字段等于流程清理日志表的 business_flow_detail_id 字段。查询结果包括了流程清理日志表的 source_value 和 id 字段,以及业务流程细节表的一些字段,如 goods_code、goods_name、specification、unit、sales_type 和 client_name。最后一个字段 hospital_name 可能是业务流程细节表中的一个字段,也可能是流程清理日志表中的一个字段,不能确定。