LINEAR LAYERS

Linear

Examples:

>>> m = nn.Linear(20, 30)
>>> input = torch.randn(128, 20)
>>> output = m(input)
>>> print(output.size())
torch.Size([128, 30]) 查看源码后发现U指的是均匀分布,即weight权重(A的转置)是取自输入尺寸的倒数再开方后的正负值之间的均匀分布,同理可得偏置bias是输出尺寸
的倒数再开方后的正负值之间的均匀分布。

资料参考于官网:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#linear-layers
 

pytorch中的Linear Layer(线性层)的更多相关文章

  1. [转载]Pytorch中nn.Linear module的理解

    [转载]Pytorch中nn.Linear module的理解 本文转载并援引全文纯粹是为了构建和分类自己的知识,方便自己未来的查找,没啥其他意思. 这个模块要实现的公式是:y=xAT+*b 来源:h ...

  2. Pytorch中RoI pooling layer的几种实现

    Faster-RCNN论文中在RoI-Head网络中,将128个RoI区域对应的feature map进行截取,而后利用RoI pooling层输出7*7大小的feature map.在pytorch ...

  3. [PyTorch 学习笔记] 3.3 池化层、线性层和激活函数层

    本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py 这篇文章主要介绍 ...

  4. pytorch 中的重要模块化接口nn.Module

    torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法 对于自己 ...

  5. 转pytorch中训练深度神经网络模型的关键知识点

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42279044/articl ...

  6. 详解Pytorch中的网络构造,模型save和load,.pth权重文件解析

    转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 ...

  7. PyTorch中使用深度学习(CNN和LSTM)的自动图像标题

    介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深 ...

  8. pytorch中的激励函数(详细版)

          初学神经网络和pytorch,这里参考大佬资料来总结一下有哪些激活函数和损失函数(pytorch表示)      首先pytorch初始化:   import torch import t ...

  9. [PyTorch 学习笔记] 3.2 卷积层

    本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_convolution.py 这篇文 ...

随机推荐

  1. 4027. [HEOI2015]兔子与樱花【树形DP】

    Description 很久很久之前,森林里住着一群兔子.有一天,兔子们突然决定要去看樱花.兔子们所在森林里的樱花树很特殊.樱花树由n个树枝分叉点组成,编号从0到n-1,这n个分叉点由n-1个树枝连接 ...

  2. [JSOI2016]扭动的回文串

    题目 非常板子了 看到求什么最长的回文,我们就想到枚举回文中心的方法 首先对于这个回文串只包含在一个串内的情况,我们随便一搞就可以了,大概\(Manacher\)一下就没有了 对于那种扭动的回文串,我 ...

  3. 【node.js】Express 框架

    Express 是一个简洁而灵活的 node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种 Web 应用,和丰富的 HTTP 工具. 使用 Express 可以快速地搭建一个完整功能的网 ...

  4. criterions的选择

    criterions分为几类,其中有classification criterions与regression criterions.classification criterions是针对离散的,re ...

  5. 解析Array.prototype.slice.call(arguments)

    在es5标准中,我们经常需要把arguments对象转换成真正的数组 // 你可以这样写 var arr = Array.prototype.slice.call(arguments) // 你还可以 ...

  6. CentOS部署Kubernetes1.13集群-1(使用kubeadm安装K8S)

    参考:https://www.kubernetes.org.cn/4956.html 1.准备 说明:准备工作需要在集群所有的主机上执行 1.1系统配置 在安装之前,需要先做如下准备.三台CentOS ...

  7. Kafka设计解析(十一)Kafka无消息丢失配置

    转载自 huxihx,原文链接 Kafka无消息丢失配置 目录 一.Producer端二.Consumer端 Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会,但有些情况下的确有可能会发生 ...

  8. Spring源码分析(二十四)初始化非延迟加载单例

    摘要: 本文结合<Spring源码深度解析>来分析Spring 5.0.6版本的源代码.若有描述错误之处,欢迎指正. 完成BeanFactory的初始化工作,其中包括ConversionS ...

  9. IntelliJ IDEA使用技巧整理

    1 .写代码时用 Alt-Insert ( Code|Generate… )可以创建类里面任何字段的 getter 与 setter 方法. 2 .右键点击断点标记(在文本的左边栏里)激活速查菜单,你 ...

  10. python3爬虫-下载网易云音乐,评论

    # -*- coding: utf-8 -*- ''' 16位随机字符的字符串 参数一 获取歌曲下载地址 "{"ids":"[1361348080]" ...