torch.nn.Linear(28*28, 64)
时间: 2024-06-01 11:04:32 浏览: 19
torch.nn.Linear(28*28, 64)是PyTorch中的一个线性层模块,用于将输入数据的维度从28*28降低到64。它是神经网络中常用的一种层类型,用于进行线性变换和特征提取。
具体来说,torch.nn.Linear(28*28, 64)的作用是将输入数据的维度从28*28降低到64。其中,28*28表示输入数据的特征维度,即输入数据的大小为28行28列;64表示输出数据的特征维度,即输出数据的大小为64。
这个线性层模块会对输入数据进行线性变换,即将输入数据与一个可学习的权重矩阵相乘,并加上一个可学习的偏置向量。这个线性变换可以将输入数据映射到一个新的特征空间,从而进行特征提取和表示学习。
相关问题
features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)
这段代码定义了一个名为 VGG19Encoder 的神经网络模型。它使用了预训练的 VGG19 模型的前四个卷积层和最后一个全连接层作为特征提取器,其中前四个卷积层被分别用于提取不同层级的特征。然后,通过几个额外的卷积层和全连接层将提取的特征转换为对输入图像中物体类别的预测。其中,提取的特征被分别送入四个全连接层中进行分类。
具体来说,代码中的各个部分的功能如下:
- `features_list = list(vgg19.features.children())`:获取 VGG19 模型的所有卷积层。
- `self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13])`:将前 13 层卷积层作为 conv2_2 层。
- `self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26])`:将第 14 层到第 26 层卷积层作为 conv3_4 层。
- `self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39])`:将第 27 层到第 39 层卷积层作为 conv4_4 层。
- `self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1])`:将第 40 层到倒数第二层卷积层作为 conv5_4 层。
- `self.tail_layer = features_list[-1]`:将最后一层卷积层作为尾部层。
- `self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2]`:获取 VGG19 模型的所有全连接层,但不包括最后两层。
- `self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers))`:将所有全连接层组成一个新的连续的全连接层。
- `self.extract_0 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1))`:将 conv2_2 层的输出进行最大池化和卷积操作,以提取更高级别的特征。
- `self.extract_1 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1))`:将 conv3_4 层的输出进行最大池化和卷积操作,以提取更高级别的特征。
- `self.extract_2 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`:将 conv4_4 层的输出进行最大池化和卷积操作,以提取更高级别的特征。
- `self.extract_3 = torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`:将 conv5_4 层的输出进行卷积操作,以提取更高级别的特征。
- `self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`:定义一个输入为 196 的全连接层,用于分类。
- `self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`:定义第二个输入为 196 的全连接层,用于分类。
- `self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`:定义第三个输入为 196 的全连接层,用于分类。
- `self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`:定义第四个输入为 196 的全连接层,用于分类。
- `self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True)`:定义一个输入为 4096 的全连接层,用于分类。
- `self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`:定义一个 Batch Normalization 层,用于归一化数据。
- `self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`:定义第二个 Batch Normalization 层,用于归一化数据。
- `weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)`:对所有全连接层进行权重初始化,以提高模型的性能。
{torch.nn.Linear}
torch.nn.Linear是PyTorch中的一个模块,用于定义一个线性层。它接受两个参数,即输入和输出的维度。通过调用torch.nn.Linear(input_dim, output_dim),可以创建一个线性层,其中input_dim是输入的维度,output_dim是输出的维度。Linear模块的主要功能是执行线性变换,将输入数据乘以权重矩阵,并加上偏置向量。这个函数的具体实现可以参考PyTorch官方文档中的链接。
在引用中的示例中,linear1是一个Linear模块的实例。可以通过print(linear1.weight.data)来查看linear1的权重。示例中给出了权重的具体数值。
在引用中的示例中,x是一个Linear模块的实例,输入维度为5,输出维度为2。通过调用x(data)来计算线性变换的结果。在这个示例中,输入data的维度是(5,5),输出的维度是(5,2)。可以使用torch.nn.functional.linear函数来实现与torch.nn.Linear相同的功能,其中weight和bias分别表示权重矩阵和偏置向量。
以上是关于torch.nn.Linear的一些介绍和示例。如果需要更详细的信息,可以参考PyTorch官方文档中关于torch.nn.Linear的说明。
https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/modules/linear.html<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.nn.Linear详解](https://blog.csdn.net/sazass/article/details/123568203)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [torch.nn.Linear](https://blog.csdn.net/weixin_41620490/article/details/127833324)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch 笔记:torch.nn.Linear() VS torch.nn.function.linear()](https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/124473437)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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