nn.Linear输入的是三维 (B,N,C)
时间: 2024-03-09 18:32:11 浏览: 51
nn.Linear的输入一般是二维的,形状为(B, C),其中B是batch size,C是输入的特征维度。如果你的输入是三维的(B, N, C),其中N是序列长度,可以使用nn.Flatten()将其转换为二维的形状(B, N*C),然后再使用nn.Linear()进行线性变换。如果你需要保留序列长度N,可以使用nn.Linear()的批次矩阵乘法(batch matrix multiplication)功能,将输入的形状从(B, N, C)变换为(B*N, C),然后进行线性变换,最后再将形状变换回来(B, N, C)。
相关问题
nn.linear输入三维张量
nn.Linear可以接受三维张量作为输入。根据官方文档的解释,nn.Linear的输入和输出的维度可以是任意的,无论是二维、三维还是更高维度的张量都可以。对于一个三维张量\[batch_size, H, d_model\],经过nn.Linear后,输出的形状除了最后一个维度不变,其他维度与输出一样。例如,对于一个形状为\[batch_size, H, d_model\]的张量,通过nn.Linear(d_model, d_ff)的线性层,输出的形状将变为\[batch_size, H, d_ff\]。所以,你可以放心使用nn.Linear处理三维张量的输入。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [关于torch.nn.Linear的输入与输出探讨](https://blog.csdn.net/qq_36258516/article/details/117333424)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [关于 torch.nn.Linear 的输入维度问题](https://blog.csdn.net/qq_45100200/article/details/121943130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [nn.Linear() 函数可二维或三维输入](https://blog.csdn.net/m0_61899108/article/details/129926633)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
nn.Linear的功能是?
nn.Linear是PyTorch中的一个类,用于定义线性变换的操作。它将输入张量与权重矩阵相乘,并加上偏置向量,然后输出结果。nn.Linear的功能可以总结为以下几点:
1. 定义线性变换:nn.Linear可以将输入张量与权重矩阵相乘,并加上偏置向量,从而实现线性变换操作。
2. 可变形状输入:nn.Linear的输入张量可以具有可变的形状,只需保证输入张量的维度满足[batch, *, in_features]的要求即可。
3. 速度较快:相比于nn.Conv1d中的卷积操作,当使用kernel_size=1时,nn.Linear的速度更快。
4. 等价计算:在进行等价计算时,需要保证nn.Linear的输入张量为三维,并且通过tensor.permute重新排列维度轴秩序,以实现与nn.Conv1d的等价计算。
下面是一个使用nn.Linear的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义输入张量
input_tensor = torch.randn(10, 20) # 10个样本,个样本有20个特征
# 定义nn.Linear层
linear_layer = nn.Linear(20, 30) # 输入特征数为20,输出特征数为30
# 进行线性变换
output_tensor = linear_layer(input_tensor)
# 输出结果
print(output_tensor.shape) # 输出结果的形状为(10, 30)
```
在上述示例中,我们首先定义了一个输入张量input_tensor,它的形状为(10, 20)。然后,我们定义了一个nn.Linear层linear_layer,它的输入特征数为20,输出特征数为30。接下来,我们将输入张量通过linear_layer进行线性变换,得到输出张量output_tensor。最后,我们打印输出张量的形状,结果为(10, 30)。