pytorch nn.Linear（对输入数据做线性变换：y=Ax+b）（全连接层？）

Linear layers

class torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)

对输入数据做线性变换：y=Ax+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
• bias - 若设置为False，这层不会学习偏置。默认值：True

形状：

• 输入: (N,in_features)
• 输出： (N,out_features)

变量：

• weight -形状为(out_features x in_features)的模块中可学习的权值
• bias -形状为(out_features)的模块中可学习的偏置

例子：

import torch from torch import autograd from torch import nnm = nn.Linear(20, 30) # 20个神经元变30个神经元？ input = autograd.Variable(torch.randn(128, 20))output = m(input) print(output.size()) # torch.Size([128, 30])

参考文章：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#linear-layers

总结

以上是生活随笔为你收集整理的pytorch nn.Linear（对输入数据做线性变换：y=Ax+b）（全连接层？）的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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