nn.Linear(784, 256)
时间: 2024-03-09 12:42:28 浏览: 12
nn.Linear(784, 256) 是一个在神经网络中常用的线性层,它将输入的特征向量维度从 784 维降低到 256 维。这个层的作用是进行线性变换,将输入特征与权重矩阵相乘,并加上偏置向量,得到输出特征。
具体来说,这个线性层有两个参数:输入特征的维度和输出特征的维度。在这个例子中,输入特征的维度是 784,表示输入特征向量的长度为 784。输出特征的维度是 256,表示输出特征向量的长度为 256。
这个线性层的计算过程可以表示为:
output = input * weight^T + bias
其中,input 是输入特征向量,weight 是一个大小为 (256, 784) 的权重矩阵,bias 是一个大小为 (256,) 的偏置向量。^T 表示矩阵的转置操作。
这个线性层的作用是将输入特征向量映射到一个更低维度的特征空间,以便后续的神经网络层可以更好地学习和提取特征。它通常用于神经网络的前馈过程中。
相关问题
nn.Linear(256, 256)
nn.Linear(256, 256)是一个具有256个输入和256个输出的线性层。 这意味着该层将接受一个256维的输入向量,并输出一个256维的向量。该层的功能是通过矩阵乘法和偏置项的加法来对输入进行线性变换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习与神经网络(五)——全连接层(nn.Linear())](https://blog.csdn.net/hxxjxw/article/details/106131661)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
nn.Linear(256, 4),
nn.Linear(256, 4)中的参数意义是每个输入样本的大小为256,每个输出样本的大小为4。该层默认学习附加偏差。在使用该层时,输入数据的shape应为(batch_size, 256),输出数据的shape将为(batch_size, 4)。下面是一个使用nn.Linear(256, 4)的示例代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
m = nn.Linear(256, 4)
input = torch.randn(10, 256) # 使用10个样本
output = m(input)
print(output.size()) # 输出为torch.Size([10, 4])
```
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