pytorch函数之nn.Linear
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 ...
原文：PyTorch的nn.Linear()详解
. nn.Linear nn.Linear ：用于设置网络中的全连接层，需要注意的是全连接层的输入与输出都是二维张量 一般形状为 batch size, size ，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。其用法与形参说明如下： in features指的是输入的二维张量的大小，即输入的 batch size, size 中的size。 out features指的是输出的二维张量的大小，即输出的二 ...
2020-07-23 16:15 0 26583 推荐指数：
相关推荐
nn.linear()函数
nn.Linear()：用于设置网络中的全连接层，需要注意的是全连接层的输入与输出都是二维张量 一般形状为[batch_size, size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。其用法与形参说明如下： ...
pytorch 中 torch.nn.Linear() 详解
nn.Linear() PyTorch的 nn.Linear() 是用于设置网络中的全连接层的，需要注意在二维图像处理的任务中，全连接层的输入与输出一般都设置为二维张量，形状通常为[batch_size, size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。其用法与形参说明 ...
nn.Linear 默认参数初始化方法
1.pytorch 的nn.Linear 参数初始化方法 可以看到不是初始化为0的，那么直接看源码就行了： 可以看到weight是初始化为了kaiming分布，bias初始化为了均匀分布。 ...
Pytorch学习笔记11----model.train()与model.eval()的用法、Dropout原理、relu,sigmiod,tanh激活函数、nn.Linear浅析、输出整个tensor的方法
1.model.train()与model.eval()的用法 看别人的面经时，浏览到一题，问的就是这个。自己刚接触pytorch时套用别人的框架，会在训练开始之前写上model.trian()，在测试时写上model.eval()。然后自己写的时候也就保留了这个习惯，没有去想其中原 ...
nn.linear（weight、bias和输入输出神经元的形状问题）
weight形状为[out_features, in_features] 简单的说就是，在定义时使用的是[out_features, in_features]，而在单层线性神经网络计算时使用的是w ...
pytorch之nn.Conv1d详解
转自：https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867，感谢分享 pytorch之nn.Conv1d详解 ...
pytorch之nn.Conv1d详解
class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int) :输入信号的通道。在文本 ...