torch.randn(in_units, units)
时间: 2023-05-22 20:03:23 浏览: 75
这是一个 PyTorch 中用于生成随机数的函数,其中 in_units 和 units 分别表示输入和输出层的神经元数量。它的作用是生成一个形状为 (in_units, units) 的张量,其中的元素是服从标准正态分布的随机数。您可以使用这个函数来初始化神经网络的权重。
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class MyLinear(nn.Module): def init(self, in_units, units): super().init() self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units)) self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,)) def forward(self, X): linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data return F.relu(linear) dense = MyLinear(5,3) dense.weightdense(torch.rand(2, 5))
这是一个使用 PyTorch 实现的自定义全连接层,相较于 `nn.Linear`,在 `forward` 函数中增加了 ReLU 激活函数的操作。具体实现类似于以下代码:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch
class MyLinear(nn.Module):
def __init__(self, in_units, units):
super().__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units))
self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,))
def forward(self, X):
linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data
return F.relu(linear)
dense = MyLinear(5, 3)
input_tensor = torch.rand(2, 5)
output_tensor = dense(input_tensor)
```
其中 `nn.Parameter` 用于将张量转换为模型参数,`forward` 函数中的 `F.relu` 表示 ReLU 激活函数。
self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units))解释单吗含义
这行代码是在构建一个神经网络的层时使用的,其中`self`代表这个层本身。`nn.Parameter()`是PyTorch中的一个特殊类型,会被自动注册为需要优化的参数,也就是说这个参数可以被反向传播时更新。
具体来说,这行代码创建了一个`in_units X units`大小的张量,其中`in_units`代表输入特征的数量,`units`代表输出特征的数量。这个张量中的元素是从标准正态分布中随机采样得到的。这个张量将用作这个层的权重矩阵,即输入特征和输出特征之间的线性变换的参数。
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