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 ...

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 ...

　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 ...

1. 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 ...

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 ...

torch.flatten() 　　torch.flatten(x) 等于 torch.flatten(x，0) 默认将张量拉成一维的向量，也就是说从第一维开始平坦化，torch.flatten(x，1) 代表从第二维开始平坦化。 Example： 输出 ...

参考：官方文档 源码 官方文档 nn.Sequential 　　A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. ...