class torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias = True )[来源]

对传入数据应用线性变换:y = A x+ b

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,则图层不会学习附加偏差。默认值:True

代码:

m = nn.Linear(, )

input = autograd.Variable(torch.randn(, ))

output = m(input)

print(output.size())

输出:

torch.Size([, ])

分析:

output.size()=矩阵size(128,20)*矩阵size(20,30)=(128,30)

pytorch函数之nn.Linear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. 小白学习之pytorch框架(3)-模型训练三要素+torch.nn.Linear()

    模型训练的三要素:数据处理.损失函数.优化算法    数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torc ...

  3. torch.nn.Linear()函数的理解

    import torch x = torch.randn(128, 20) # 输入的维度是(128,20)m = torch.nn.Linear(20, 30) # 20,30是指维度output ...

  4. PyTorch 中,nn 与 nn.functional 有什么区别?

    作者:infiniteft链接:https://www.zhihu.com/question/66782101/answer/579393790来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权, ...

  5. [pytorch笔记] torch.nn vs torch.nn.functional; model.eval() vs torch.no_grad(); nn.Sequential() vs nn.moduleList

    1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和n ...

  6. Pytorch 初次使用nn包

    计算图和autograd是十分强大的工具,可以定义复杂的操作并自动求导:然而对于大规模的网络,autograd太过于底层. 在构建神经网络时,我们经常考虑将计算安排成层,其中一些具有可学习的参数,它们 ...

  7. 第三节,TensorFlow 使用CNN实现手写数字识别(卷积函数tf.nn.convd介绍)

    上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即 ...

  8. Pytorch并行计算:nn.parallel.replicate, scatter, gather, parallel_apply

    import torch import torch.nn as nn import ipdb class DataParallelModel(nn.Module): def __init__(self ...

  9. 关于torch.nn.Linear的笔记

    关于该类: torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True) 可以对输入数据进行线性变换: $y  = x A^T + b$ in_featu ...

随机推荐

  1. 掌握这三点,轻松搞定Essay写作

    英文essay写作涉及的范围很广,任何文字形式的材料都涉及写作.所以,不单单是专业的文字工作者要在写作上下功夫,一般人在从小到大的学校教育里要应对的作文.读书报告.美国高中及大学里的论文.英文演讲以及 ...

  2. windows 2008R2 搭建web实现https访问

    一.安装服务. 二.IIS创建证书申请. 三.ca颁发证书 三.创建网站. 创建一个新建文件夹,并在文件夹中创建一个txt文件. 把新建文本文档.txt重命名为index.html 完成证书申请(导入 ...

  3. [CISCN 2019 初赛]Love Math

    0x00 知识点 PHP函数: scandir() 函数:返回指定目录中的文件和目录的数组. base_convert() 函数:在任意进制之间转换数字. dechex() 函数:把十进制转换为十六进 ...

  4. pipeline简单规则

    Declarative 1. pipeline{ agent options{ } stages{ stage(' '){ steps{ } } } post{ always{} changed{} ...

  5. .NET httpClient Post请求,GET请求方法

    1.后端是WebAPI,POST请求,修饰符是[FromBody]的字符串,[FromBody]修饰的时候数据是来自body部分,而不是来自url部分,所以后端取值会自动映射出数据,比如后端是这样的, ...

  6. CodeForces 1000C Covered Points Count(区间线段覆盖问题,差分)

    https://codeforces.com/problemset/problem/1000/C 题意: 有n个线段,覆盖[li,ri],最后依次输出覆盖层数为1~n的点的个数. 思路: 区间线段覆盖 ...

  7. java链接redis服务器

    1.首先你需要下载驱动包jedis.jar确保下载最新驱动包. 2.public class RedisUtil { //服务器IP地址 private static String ADDR = &q ...

  8. 销售de经典语录

    [销售的境界] 1.顾客要的不是便宜,而是感觉上占了便宜: 2.不要与顾客争论价格,要与顾客讨论价值: 3.没有不对的客户,只有不够好的服务: 4.卖什么不重要,重要的是怎么卖: 5.没有最好的产品, ...

  9. python中ndarray和matrix

    1. 定义ndarray和matrix from numpy import * a = mat([[1,2],[3,4]]) b = mat([[5,6],[7,8]]) c = array([1,2 ...

  10. CVPR2019 | 超越Mask R-CNN!华科开源图像实例分割新方法MS R-CNN

    安妮 乾明 发自 凹非寺 本文转载自量子位(QbitAI) 实习生又立功了! 这一次,亮出好成绩的实习生来自地平线,是一名华中科技大学的硕士生. 他作为第一作者完成的研究Mask Scoring R- ...