nn.linear函数

`nn.Linear` 是 PyTorch 中的一个线性变换模块，它可以将输入的张量进行线性变换，即进行矩阵乘法并加上一个偏置项。它的作用类似于全连接层，常用于神经网络中进行线性变换操作。`nn.Linear` 的输入是一个大小为 `(batch_size, input_dim)` 的张量，输出是一个大小为 `(batch_size, output_dim)` 的张量。其中，`input_dim` 表示输入的特征数，`output_dim` 表示输出的特征数，也就是线性变换的维度。以下是一个使用 `nn.Linear` 的示例：

import torch.nn as nn

batch_size = 16
input_dim = 100
output_dim = 50

x = torch.randn(batch_size, input_dim)
linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)
y = linear(x)

print(y.size())  # 输出：torch.Size([16, 50])

上述代码中，我们构建了一个大小为 `(16, 100)` 的输入张量 `x`，并定义了一个 `nn.Linear` 模块，输入特征数为 `input_dim=100`，输出特征数为 `output_dim=50`。然后我们将输入张量 `x` 传入 `nn.Linear` 模块中，得到输出张量 `y`，其大小为 `(16, 50)`。

相关问题

nn.Linear函数

nn.Linear函数是PyTorch深度学习框架中的一个函数，用于定义线性变换。它可以将输入的特征向量映射到输出的特征向量，通过学习一组可调节的权重参数来实现。nn.Linear函数的定义如下：

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

其中，`in_features`表示输入特征的数量，`out_features`表示输出特征的数量，`bias`表示是否添加偏置项（默认为True）。

nn.Linear函数可以在神经网络模型中用来定义全连接层，常用于图像分类、回归等任务中。在模型训练过程中，权重参数会根据损失函数的反向传播进行更新，从而使模型能够更好地拟合训练数据。

torch.nn.linear函数

torch.nn.Linear函数是PyTorch中的一个线性变换函数。它接受三个参数：in_features表示输入的特征数，out_features表示输出的特征数，bias是一个布尔值，表示是否使用偏置项。该函数将输入特征与权重矩阵相乘，并可选择是否加上偏置项，从而进行线性变换。

在nn.Linear函数中，权重矩阵的形状是(out_features, in_features)，而输入特征的形状是(batch_size, in_features)。当输入特征与权重矩阵相乘时，可以使用torch.t对nn.Linear的权重矩阵进行转置，以便进行矩阵乘法操作。这样得到的输出维度将是(batch_size, out_features)。torch.mm函数可以用来执行矩阵相乘的操作。

因此，torch.nn.Linear函数可以用来构建神经网络的全连接层，将输入特征与权重矩阵相乘，并添加偏置项，得到线性变换后的输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.nn.Linear()函数](https://blog.csdn.net/qq_35037684/article/details/121624295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Pytorch基础】torch.nn.Linear()函数](https://blog.csdn.net/zfhsfdhdfajhsr/article/details/115228920)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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