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 ...

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 ...

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。 ...

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 ...

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 ...

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 ...

的 tensor 的最后一维进行： 例如我们有一个Linear层如下： 示例1： ...

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 ...