学习笔记-PyTorch-线性模型 torch.nn.Linear

线性模型与Jupyter导入数据集学习
最新推荐文章于 2025-08-25 16:29:44 发布
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#学习 #笔记 #numpy #python #jupyter

1.线性模型输入输出

        线性模型的输入是多维特征的样本，每个样本对应一个输出。可以抽象地理解为一个同学是一个样本，每个同学测试“身高、体重、视力、色盲”等身体状况，根据这些特征判断该同学是否健康，健康为1，不健康为0。

2.torch.nn.Linear线性模块

        基础线性模型的网络架构如图所示，训练目的就是优化权重参数（w和b）使得损失loss最小，损失函数的计算公式可以根据需要选择。

        如果是二分类问题，那么输出应该是属于某一类的概率，需要使用非线性函数（sigmoid函数）将y映射到[0,1]之间，且非线性函数可以提高模型的非线性学习能力，能够更好地拟合模型。

        模型进一步演变为下图所示，使用

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【Pytorch】一文向您详细介绍 torch.nn.Linear() 的作用和用法
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🌟【PyTorch秘籍】torch.nn.Linear() 深度解析🌟 🔍 深入探索PyTorch中`torch.nn.Linear()`的奥秘！从线性变换原理到模型构建技巧，本文一网打尽。📚 🚀 掌握权重初始化、正则化、批量归一化等进阶技巧，让您的神经网络性能飙升！🚀 💡 快速上手，轻松理解，助您成为PyTorch高手！👉 #PyTorch #torch.nn.Linear() #深度学习 #神经网络模型 #权重初始化 #批量归一化 #正则化 #模型优化 #编程技巧
PyTorch中torch.nn.Linear详解
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神经网络常常需要进行线性变换操作，torch.nn.Linear就是一个十分常用的实现线性变换的方法之一。综上所述，torch.nn.Linear是PyTorch中极为常用的线性变换方法之一，通过定义输入数据和权重矩阵来实现。其中in_features是输入的特征数，out_features是输出的特征数，这两个参数是必须的。需要注意的是，当我们使用GPU进行训练时，我们需要把我们的数据和模型都移到GPU上。其中x是输入数据，A是权重矩阵，b是偏置项，y是输出结果。
pytorch 线性模型
实践是检验真理的唯一标准，经历了才会更加深切的懂得！！！
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