self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
时间: 2023-10-26 10:36:13 浏览: 31
这行代码是一个PyTorch中的神经网络层,它定义了一个线性变换,将输入张量的大小从128变为10。具体来说,它将一个大小为[batch_size, 128]的张量转换为一个大小为[batch_size, 10]的张量。在神经网络中,通常有多个这样的线性层组成,用于将输入张量从一个特征空间映射到另一个特征空间,以便进行更高级别的特征提取和分类。
相关问题
self.fc2 = nn.Linear(128, 1)
在给出的代码中,self.fc2 = nn.Linear(128, 1)是一个神经网络模型的一部分。根据引用中的代码,我们可以看到这个模型是一个三层的神经网络,其中第一层是一个卷积层,第二层是一个全连接层,第三层也是一个全连接层。所以self.fc2 = nn.Linear(128, 1)是指在第二层全连接层中,输入的大小为128,输出的大小为1。
self.fc1 = nn.Linear()怎么算
self.fc1 = nn.Linear() 是在 PyTorch 中定义一个全连接层的方法。nn.Linear() 中需要指定输入特征的数量和输出特征的数量。例如,如果你需要将一个具有10个特征的输入向量映射到具有5个特征的输出向量,那么你可以这样定义一个全连接层:
```
self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
```
这样,你就定义了一个输入大小为10、输出大小为5的全连接层。在神经网络中,通过这种方式堆叠多个全连接层可以实现高效的特征提取和分类。