pytorch linear函数的用法是什么

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作者
猴君
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在PyTorch中,torch.nn.Linear是一个用于定义线性变换的类。它将输入的特征向量进行线性变换,并输出一个新的特征向量。

在使用torch.nn.Linear时,你需要指定输入特征的维度和输出特征的维度。这两个参数分别是in_featuresout_features。例如,如果你有一个输入特征是100维,输出特征是50维的线性变换,可以使用以下方式创建一个Linear对象:

import torch import torch.nn as nn linear = nn.Linear(100, 50) 

然后,你可以将输入特征向量传递给线性层,使用forward方法进行线性变换。例如,假设你有一个大小为[batch_size, 100]的输入特征张量x,你可以通过以下方式对其进行线性变换:

output = linear(x) 

最后,output将是一个大小为[batch_size, 50]的特征张量,它是输入特征经过线性变换得到的结果。

此外,torch.nn.Linear类还包含了参数权重weight和偏置bias,它们可以通过linear.weightlinear.bias来访问。这些参数会在模型训练过程中自动更新,以最小化定义的损失函数。

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