class Linear_BBB(nn.Module):
时间: 2024-03-09 07:43:13 浏览: 103
浅析PyTorch中nn.Module的使用
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class Linear_BBB(nn.Module)是一个自定义的类,它是继承自nn.Module的一个子类。nn.Module是PyTorch中用于构建神经网络模型的基类。
在这个类中,你可以定义一个线性层(Linear layer),并且使用变分贝叶斯(Variational Bayesian)方法对其进行建模。变分贝叶斯是一种用于估计模型参数不确定性的方法,它可以用来量化模型的不确定性,并提供更可靠的预测结果。
在Linear_BBB类中,你可以定义模型的结构和参数,并实现前向传播函数。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Linear_BBB(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(Linear_BBB, self).__init__()
self.input_dim = input_dim
self.output_dim = output_dim
self.W_mu = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim, input_dim))
self.W_rho = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim, input_dim))
self.b_mu = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim))
self.b_rho = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim))
self.reset_parameters()
def reset_parameters(self):
nn.init.kaiming_uniform_(self.W_mu, a=math.sqrt(5))
nn.init.kaiming_uniform_(self.W_rho, a=math.sqrt(5))
fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.W_mu)
bound = 1 / math.sqrt(fan_in)
nn.init.uniform_(self.b_mu, -bound, bound)
nn.init.uniform_(self.b_rho, -bound, bound)
def forward(self, x):
epsilon_W = torch.randn_like(self.W_mu)
epsilon_b = torch.randn_like(self.b_mu)
W = self.W_mu + torch.log1p(torch.exp(self.W_rho)) * epsilon_W
b = self.b_mu + torch.log1p(torch.exp(self.b_rho)) * epsilon_b
return torch.matmul(x, W.t()) + b
```
在这个示例中,Linear_BBB类接受两个参数:input_dim和output_dim,分别表示输入和输出的维度。在初始化函数中,我们定义了模型的参数W和b,并使用均匀分布进行初始化。在前向传播函数中,我们使用变分贝叶斯方法对参数进行采样,并计算线性变换的结果。
这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求来定义更复杂的模型结构和参数。希望对你有帮助!
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