Python PyTorch Perceptron用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torchrec.modules.mlp.Perceptron 的用法。

用法:

class torchrec.modules.mlp.Perceptron(in_size: int, out_size: int, bias: bool = True, activation: typing.Union[torch.nn.modules.module.Module, typing.Callable[[torch.Tensor], torch.Tensor]] = <built-in method relu of type object>, device: typing.Optional[torch.device] = None)

參數：

• in_size(int) -每個輸入樣本中的元素數。

• out_size(int) -每個輸出樣本中的元素數。

• bias(bool) -如果設置為 False ，該層將不會學習加性偏差。默認值：True。

• activation(聯盟[火炬.nn.模塊,可調用[[torch.Tensor],torch.Tensor]]) - 應用於線性變換輸出的激活函數。默認值：torch.relu。

• device(可選的[torch.device]) -默認計算設備。

基礎：torch.nn.modules.module.Module

應用線性變換和激活。

例子：

batch_size = 3
in_size = 40
input = torch.randn(batch_size, in_size)

out_size = 16
perceptron = Perceptron(in_size, out_size, bias=True)

output = perceptron(input)
assert list(output) == [batch_size, out_size]