關於該類： 可以對輸入數據進行線性變換： $y = x A^T + b$ in_features: 輸入數據的大小。 out_features: 輸出數據的大小。 bias: 是否添加一個可學習的 bias，即上式中的 $b$。 該線性變換，只對輸入 ...

torch.nn.Linear的作用是對輸入向量進行矩陣的乘積和加法。y=x（A）轉置+b。這點類似於全連接神經網絡的的隱藏層。in_feature代表輸入神經元的個數。out_feature代表輸出神經元的個數。bias為False不參與訓練。如果為True則參與訓練 ...

import torch x = torch.randn(128, 20) # 輸入的維度是（128，20）m = torch.nn.Linear(20, 30) # 20,30是指維度output = m(x)print('m.weight.shape:\n ', m.weight.shape ...

　模型訓練的三要素：數據處理、損失函數、優化算法　 數據處理(模塊torch.utils.data) 從線性回歸的的簡潔實現-初始化模型參數(模塊torch.nn.init)開始 from torch.nn import init # pytorch的init模塊提供了多中參數 ...

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 ...

前言： 　class torch.nn.Linear（in_features， out_features， bias = True） 　對傳入數據應用線性變換：y = A x + b（是一維函數給我們的理解的） 　參數： 　　in_features：每個輸入（x）樣本的特征 ...

torch.flatten() 　　torch.flatten(x) 等於 torch.flatten(x，0) 默認將張量拉成一維的向量，也就是說從第一維開始平坦化，torch.flatten(x，1) 代表從第二維開始平坦化。 Example： 輸出 ...

參考：官方文檔 源碼 官方文檔 nn.Sequential 　　A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. ...