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Python torch.nn.Linear用法及代码示例


用法:

class torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)

参数

  • in_features-每个输入样本的大小

  • out_features-每个输出样本的大小

  • bias-如果设置为 False ,该层将不会学习附加偏差。默认值:True

变量

  • ~Linear.weight(torch.Tensor) -形状为 的模块的可学习权重。这些值从 初始化,其中

  • ~Linear.bias-形状为 的模块的可学习偏差。如果 biasTrue ,则值从 初始化,其中

对传入数据应用线性变换:

该模块支持 TensorFloat32。

形状:
  • 输入: 其中 表示任意数量的维度,包括 none 和

  • 输出: ,其中除了最后一个维度之外的所有维度都与输入和 的形状相同。

例子:

>>> m = nn.Linear(20, 30)
>>> input = torch.randn(128, 20)
>>> output = m(input)
>>> print(output.size())
torch.Size([128, 30])

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注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.nn.Linear。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。