torch.nn.Linear()

NLP&KGer

于 2019-11-22 10:50:25 发布

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分类专栏：工具类

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本文详细介绍了PyTorch中Linear层的功能和使用方法，Linear层定义了从输入到输出的线性变换，包括权重矩阵和偏置向量。通过实例演示了如何创建Linear层并进行前向传播。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

功能是定义一个线性变换(连同偏置)，即定义一个这样的运算:

$y=xW^T+b$

例：

import torch
import torch.nn as nn
linear=nn.Linear(5,3,bias=True)
x=torch.randn(10,5)
out=linear(x)
print(out)
print('weight.shape:\n ', linear.weight.shape)
print('bias.shape:\n', linear.bias.shape)

其实是定义了一个权重矩阵和一个偏置向量，权重矩阵的size正好是我们输入的行列转置。但这不重要，我们记住定义是第一个参数的值等于输入特征的维度即可。