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： ...

nn.Parameter和F.linear nn.Linear實現細節 ...

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 ...

1. 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 ...

函數的默認參數使得函數的調用變得簡單。實際上，默認參數的值只在定義時計算一次，因此每次使用默認參數調用函數時，得到的默認參數值是相同的。我們看一個例子。 結果： 三次調用函數得到的默認值是一模一樣，而且中間讓程序睡眠了1秒，可以排除是程序運行太快的因素，因此這足以說明函數 ...

1.初始化為常量 tf.constant_initializer(value, dtype) 生成一個初始值為常量value的tensor對象 value：指定的常量 dtype：數據類型 tf.zeros_initializer(dtype) 生成一個初始值全為 ...

初始化參數的方法 nn.Module模塊對於參數進行了內置的較為合理的初始化方式，當我們使用nn.Parameter時，初始化就很重要，而且我們也可以指定代替內置初始化的方式對nn.Module模塊進行補充。 除了之前的.data進行賦值，或者.data.初始化方式外，我們可以使 ...

基於基本數據類型的變量創建的數組： byte short int long double float char boolean 對於基本數據類型為： byte short int long 初始化為 0 對於基本數 ...