pytorch 中 torch.nn.Linear() 详解
如下： torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, ...
原文：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 torch.nn import init pytorch的init模块提供了多中参数初始化方法 init.normal net .weight, mean , std . 初始化net .weight的期望为 ，标 ...
2019-12-25 15:41 0 684 推荐指数：
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关于该类： 可以对输入数据进行线性变换： $y = x A^T + b$ in_features: 输入数据的大小。 out_features: 输出数据的大小。 bias: 是否添加一个可学习的 bias，即上式中的 $b$。 该线性变换，只对输入 ...
torch.nn.Linear解释
torch.nn.Linear的作用是对输入向量进行矩阵的乘积和加法。y=x（A）转置+b。这点类似于全连接神经网络的的隐藏层。in_feature代表输入神经元的个数。out_feature代表输出神经元的个数。bias为False不参与训练。如果为True则参与训练 ...
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 = m(x)print('m.weight.shape:\n ', m.weight.shape ...
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torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)
前言： class torch.nn.Linear（in_features， out_features， bias = True） 对传入数据应用线性变换：y = A x + b（是一维函数给我们的理解的） 参数： in_features：每个输入（x）样本的特征 ...