torch.nn.Linear(in_features=128, out_features=10),
时间: 2024-06-07 12:09:52 浏览: 2
这是一个用于神经网络的线性变换层,其输入特征数量为128,输出特征数量为10。在前向传播过程中,输入张量将被乘以一个大小为(128, 10) 的权重矩阵,并加上一个大小为(1, 10) 的偏置向量,最终输出一个大小为(1, 10) 的张量。这个层通常用于将输入特征映射到一个更高维度的特征空间,以便于后续的分类或回归任务。
相关问题
self.fc = nn.Linear(in_features=576, out_features=128)
好的,那么这个代码就是添加了一个输入特征维度为576,输出特征维度为128的全连接层。完整的代码如下:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# 假设输入的特征维度为 input_size
input_size = 768
# 假设输出的特征维度为 output_size
output_size = 10
# 添加一个全连接层
self.fc = nn.Linear(in_features=576, out_features=128)
# 初始化全连接层的权重和偏置
nn.init.xavier_normal_(self.fc.weight)
nn.init.constant_(self.fc.bias, 0.0)
def forward(self, x):
# 假设输入 x 的形状为 [batch_size, input_size]
# 经过全连接层后,输出的形状为 [batch_size, 128]
x = self.fc(x)
return x
```
这个全连接层的输入特征维度为576,输出特征维度为128。在 `__init__` 函数中,我们将这个全连接层添加到模型中,并使用 `nn.init` 初始化其权重和偏置。在 `forward` 函数中,我们将输入 `x` 经过全连接层并返回输出。
class LeNet5(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1=paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channel=6,kernel_size=5) self.avgpool1=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.conv2=paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5) self.avgpool2=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.flatten=paddle.nn.Flatten() self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=400,out_features=120) self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120,out_features=84) self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10)在pytorch中如何表示
在 PyTorch 中,可以使用以下代码表示该 LeNet5 模型:
```
import torch.nn as nn
class LeNet5(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet5, self).__init__()
self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5)
self.avgpool1=nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2)
self.conv2=nn.Conv2d(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5)
self.avgpool2=nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2)
self.flatten=nn.Flatten()
self.fc1 = nn.Linear(in_features=400,out_features=120)
self.fc2 = nn.Linear(in_features=120,out_features=84)
self.fc3 = nn.Linear(in_features=84, out_features=10)
```
其中,需要引入 `torch.nn` 模块,将 `nn.Conv2d`、`nn.AvgPool2d`、`nn.Flatten`、`nn.Linear` 替换掉原来的 `paddle.nn`。
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