原文:PyTorch的nn.Linear()詳解

. nn.Linear nn.Linear :用於設置網絡中的全連接層,需要注意的是全連接層的輸入與輸出都是二維張量 一般形狀為 batch size, size ,不同於卷積層要求輸入輸出是四維張量。其用法與形參說明如下: in features指的是輸入的二維張量的大小,即輸入的 batch size, size 中的size。 out features指的是輸出的二維張量的大小,即輸出的二 ...

2020-07-23 16:15 0 26583 推薦指數:

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pytorch函數之nn.Linear

class torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias = True )[來源] 對傳入數據應用線性變換:y = A x+ b 參數: in_features - 每個輸入樣本的大小 out_features - 每個輸出樣本的大小 ...

Wed Apr 03 05:28:00 CST 2019 0 28206
nn.linear()函數

nn.Linear():用於設置網絡中的全連接層,需要注意的是全連接層的輸入與輸出都是二維張量 一般形狀為[batch_size, size],不同於卷積層要求輸入輸出是四維張量。其用法與形參說明如下: ...

Tue Mar 08 19:53:00 CST 2022 0 886
pytorch 中 torch.nn.Linear() 詳解

nn.Linear()   PyTorchnn.Linear() 是用於設置網絡中的全連接層的,需要注意在二維圖像處理的任務中,全連接層的輸入與輸出一般都設置為二維張量,形狀通常為[batch_size, size],不同於卷積層要求輸入輸出是四維張量。其用法與形參說明 ...

Tue Mar 08 03:10:00 CST 2022 0 3279
nn.Linear 默認參數初始化方法

1.pytorchnn.Linear 參數初始化方法 可以看到不是初始化為0的,那么直接看源碼就行了: 可以看到weight是初始化為了kaiming分布,bias初始化為了均勻分布。 ...

Thu May 27 00:14:00 CST 2021 0 5478
Pytorch學習筆記11----model.train()與model.eval()的用法、Dropout原理、relu,sigmiod,tanh激活函數、nn.Linear淺析、輸出整個tensor的方法

1.model.train()與model.eval()的用法 看別人的面經時,瀏覽到一題,問的就是這個。自己剛接觸pytorch時套用別人的框架,會在訓練開始之前寫上model.trian(),在測試時寫上model.eval()。然后自己寫的時候也就保留了這個習慣,沒有去想其中原 ...

Mon Aug 03 17:35:00 CST 2020 0 7987
pytorchnn.Conv1d詳解

轉自:https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867,感謝分享 pytorchnn.Conv1d詳解 ...

Sun May 12 04:38:00 CST 2019 0 2339
pytorchnn.Conv1d詳解

class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int)   :輸入信號的通道。在文本 ...

Fri Apr 23 19:13:00 CST 2021 0 586
 
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