nn.Linear(in_feats, dim_embedding, bias=False)举例说明

这是一个 PyTorch 中的神经网络模块，用于将输入的特征向量进行线性变换，将其映射到一个指定维度的嵌入空间中。其中，in_feats 表示输入特征向量的维度，dim_embedding 表示嵌入空间的维度，bias=False 表示不使用偏置项。举个例子，如果输入特征向量的维度为 100，嵌入空间的维度为 50，那么这个模块就会将输入的 100 维特征向量映射到一个 50 维的嵌入空间中。

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nn.Linear(in_feats, dim_embedding, bias=False)怎么理解

这是一个 PyTorch 中的神经网络层，它将输入的特征向量进行线性变换，将其映射到一个指定维度的嵌入空间中。其中，in_feats 表示输入特征向量的维度，dim_embedding 表示嵌入空间的维度，bias=False 表示不使用偏置项。

self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)

在这段代码中，`self.mem_size = mem_size` 将输入的 `mem_size` 参数赋值给模块的 `mem_size` 属性。

`self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True)` 创建了一个线性层 `self.linear_coef`，将输入特征的大小 `in_feats` 转换为权重系数 `mem_size`。这个线性层具有偏置项。

`self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)` 创建了一个带有负斜率的泄露线性整流单元（LeakyReLU）激活函数，并将其赋值给 `self.act` 属性。这个激活函数在输入小于零时引入一个小的斜率，以防止神经元完全死亡。

`self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)` 创建了另一个线性层 `self.linear_w`，将权重系数 `mem_size` 转换为权重 `out_feats * in_feats`。这个线性层没有偏置项。

这些属性的定义用于构建模块的前向传播过程中所需的神经网络层。