nn.Linear各个参数
时间: 2023-10-30 13:57:38 浏览: 34
nn.Linear是PyTorch中的一个模块,用于定义一个全连接层。它有两个参数:输入特征的数量(in_features)和输出特征的数量(out_features)。
在使用nn.Linear时,需要指定输入特征的数量,这通常是输入张量的最后一个维度的大小。例如,如果输入张量的形状为[batch_size, input_size],则输入特征的数量为input_size。输出特征的数量则是需要手动指定的。
除此之外,nn.Linear还有两个可选参数:是否添加偏置项(bias)和初始化权重的方法(weight initialization method)。如果bias=True,则会在全连接层中添加一个偏置项;如果bias=False,则不会添加偏置项。权重的初始化方法可以通过传递一个初始化器函数来指定,例如nn.init.xavier_uniform_()。
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net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 1))
这段代码定义了一个简单的神经网络模型。`nn.Sequential`是PyTorch提供的一个容器,用于按顺序组织网络的各个层。在这个例子中,`nn.Sequential`中只有一个层,即`nn.Linear(2, 1)`。
`nn.Linear`是PyTorch提供的线性层(全连接层)模块。它接受两个参数:输入特征的维度和输出特征的维度。在这里,`nn.Linear(2, 1)`表示输入特征的维度是2,输出特征的维度是1。这个线性层会将输入特征映射为一个单一的输出特征。
所以,这段代码定义了一个具有2个输入特征和1个输出特征的线性神经网络模型。
class CNN(nn.Module): def __init__(self,input_size,output_size): super(CNN, self).__init__() self.B = B self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=64, kernel_size=2), # 24 - 2 + 1 = 23 nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=1), # 23 - 2 + 1 = 22 ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=2), # 22 - 2 + 1 = 21 nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1), # 21 - 2 + 1 = 20 ) self.Linear1 = nn.Linear(self.B * 127 * 20, self.B * 50) self.Linear2 = nn.Linear(self.B * 50 , output_size) def forward(self, x): # [batch_size, n_features, data_len] x = x.permute(0, 2, 1) x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(-1) x = self.Linear1(x) x = self.relu(x) x = self.Linear2(x) x = x.view(x.shape[0], -1) return x
这段代码定义了一个CNN模型,它包含了两个卷积层和两个全连接层。下面是对代码的解释:
```python
class CNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(CNN, self).__init__()
self.B = B
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv1 = nn.Sequential(
nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=64, kernel_size=2), # 24 - 2 + 1 = 23
nn.ReLU(),
nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=1), # 23 - 2 + 1 = 22
)
self.conv2 = nn.Sequential(
nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=2), # 22 - 2 + 1 = 21
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1), # 21 - 2 + 1 = 20
)
self.Linear1 = nn.Linear(self.B * 127 * 20, self.B * 50)
self.Linear2 = nn.Linear(self.B * 50 , output_size)
def forward(self, x):
# [batch_size, n_features, data_len]
x = x.permute(0, 2, 1)
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
x = x.view(-1)
x = self.Linear1(x)
x = self.relu(x)
x = self.Linear2(x)
x = x.view(x.shape[0], -1)
return x
```
在构造函数`__init__`中,模型初始化了一些参数并定义了网络的各个层。其中,`self.conv1`是一个包含了一个卷积层、ReLU激活函数和最大池化层的序列。`self.conv2`也是一个类似的序列。`self.Linear1`和`self.Linear2`分别是两个全连接层。
在前向传播函数`forward`中,输入数据首先进行形状变换,然后通过卷积层和激活函数进行特征提取和降维。之后,将特征展平并通过全连接层进行预测。最后,输出结果进行形状变换以匹配预期的输出形状。
需要注意的是,代码中的一些变量(如`B`)没有给出具体的定义,你可能需要根据自己的需求进行修改。
希望这个解释对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。