学习笔记-PyTorch-线性模型 torch.nn.Linear

最新推荐文章于 2025-08-25 16:29:44 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-25 16:29:44 发布 · 829 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#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

最低0.47元/天 解锁文章
pytorch学习笔记四：torch.nn下常用网络层(layer)详解
耐心的小黑的博客
04-07 5777
一、卷积层 卷积：Conv2d ''' in_channels:输入通道数 out_channels：输出通道数 kernel_size：卷积核尺寸，整数或者元组 stride：卷积操作的步幅，整数或者元组 padding：数据hw方向上填充的层数，整数或者元组，默认填充的是0 dilation：卷积核内部各点的间距，整数或者元组 groups：控制输入和输出之间的连接；group...
Pytorch实现线性模型
weixin_45982484的博客
10-02 889
1、模型训练步骤 （1）准备数据集 （2）设计模型，计算y_pred （3）计算loss （4）训练周期 ​ ①前馈②反馈（梯度）③更新权重 2、知识点 （1）线性单元（Linear Unit） ①线性单元就是计算一次y_pred，也就是一个感知机。 ②在实际的计算中，y_pred与X都是向量，而在pytorch里面使用Tensor进行向量的存储，因此在进行数据准备时需要将训练数据存储为Tensor。 注：例如：w矩阵在扩充之前是1*1，那么在实际的计算中，需要将w扩充为31矩阵 ③w需要根据z与x来
【Pytorch基础】torch.nn.Linear()函数
sxl的博客
03-26 1373
[1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/152198144
PyTorch中 nn.Linear详解和实战示例
最新发布
qq_36812406的博客
08-25 2377
nn.Linear全连接层= 仿射变换bias [out]常用于：MLP、分类器最后一层、Transformer 投影层等注意输入最后一维要匹配# 定义一个简单的两层感知机（MLP）self.fc1 = nn.Linear(16, 8) # 第一层：16 -> 8self.fc2 = nn.Linear(8, 4) # 第二层：8 -> 4（比如分类 4 类）return x层级输入形状权重形状输出形状输入[3, 16][3, 16]fc1[3, 16][8, 16]
【pytorch函数笔记】torch.nn.Linear
Catherinemin的博客
04-22 941
在CNN中，全连接常出现在最后几层，用于对于前面设计的特征做加权和，比如mnist，前面的卷积和池化相当于做特征工程，后面的全连接相当于做特征加权。备注：这里需要注意下，偏置b的加法与普通的矩阵加法不太一样，这里只需要保持偏置b的列数与输出y的列数相同即可，对应位置元素相加，每一行都是加的同样的偏置。对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1*1的卷积，而前层是卷积层的全连接层可以转化为卷积核为h*w的全局卷积，h和w分别为前层卷积结果的高和宽。其中x是输入，A是权值，b是偏置，y是输出，
【pytorch】torch.nn.Linear详解
热门推荐
sazass的博客
03-18 6万+
在学习transformer时，遇到过非常频繁的nn.Linear()函数，这里对nn.Linear进行一个详解。 参考：https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/modules/linear.html 概要 1. nn.Linear的原理:2. nn.Linear的使用:3. nn.Linear的源码定义:4. nn.Linear的官方源码: 1. nn.Linear的原理: 从名称就可以看出来，nn.Linear表示的是线性变换，原型就是初级数学
torch.nn.Linear
weixin_44039930的博客
12-07 1640
torch.nn.Linear torch.nn.Linear 类用于定义模型的线性层，即完成前面提到的不同的层之间的线性变换。 torch.nn.Linear 类接收的参数有三个，分别是输入特征数、输出特征数和是否使用偏置，设置是否使用偏置的参数是一个布尔值，默认为 True ，即使用偏置。 在实际使用的过程中，我们只需将输入的特征数和输出的特征数传递给 torch.nn.Linear 类，就会自动生成对应维度的权重参数和偏置，对于生成的权重参数和偏置，我们的模型默认使用了一种比之前的简单随机方式更好的参
PyTorch学习笔记（二）——torch.nn解析
Candyerer的博客
01-27 3170
PyTorch提供了方便漂亮的类和模块，来帮助我们创建和训练神经网络，例如 torch.nn, torch.optim 等。 为了更好地理解这些模块的功能和原理，我们在手动搭建的神经网络上，逐步添加这些模块，以显示每部分模块的功能，以及每部分是如何让代码更加灵活简洁的。 1、手动搭建神经网络 使用MNIST数据集，该数据集共有50000个图片，每一图片大小为2828，储存在长度为2828=784的扁平行。 #定义权重和偏执值,需要requires_grad=True，以便自动计算梯度，完成反馈 weight
pytorch学习（五）---torch.nn模块
qq_41858089的博客
11-23 3414
本篇自学笔记来自于b站《PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】》，Up主讲的非常通俗易懂，文章下方有视频连接，如有需要可移步up主讲解视频，如有侵权，实非故意，深表歉意，请与我联系，删除相关内容！ 本节介绍一些torch.nn模块的常用层，包括卷积层、池化层以及激活函数等。 首先是卷积层：torch.nn.Conv2d():主要参数有： in_channel:输入的通道数；out_channel:输出的通道数；k...
torch.nn.Linear的维度变换过程详解（有图有公式有代码）
weixin_44115575的博客
08-05 5272
当初在学习nn.Linear时了解到的博客都是关于一维变换的，比如输入3通道，输出6通道；又比如得到（3，4，4）的特征图，需要进行拉平为（48，）的向量，然后通过nn.Linear（48，10）得到10个输出（分类任务很常见）。 nn.Linear除了可以进行分类，主要的作用就是改变维度便于下一个卷积层或线形层的输入。 但是在实际代码中，nn.Linear的输入往往都是多维数据，一样可以正常输出。所以经过查阅手册和各个帖子，给出了自己的理解，作为笔记。
torch之nn.Linear
Nicola.Zhang
08-22 8950
首先说明一点，nn.Linear为类，而不是函数，这在torch很是常见，不要想当然认为是C语言中； CLASS torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True) 原理：矩阵相乘，和数学上的形式完全一致 参数 in_features – size of each input sample out_features – size...
PyTorch中的torch.nn.Linear详解
qq_44289607的博客
01-30 1万+
torch.nn是包含了构筑神经网络结构基本元素的包，在这个包中，可以找到任意的神经网络层。这些神经网络层都是nn.Module这个大类的子类。torch.nn.Linear就是神经网络中的线性层，可以实现形如y=Xweight^T+b的加和功能。 其用法与形参说明如下： 代码很简单，但有许多细节需要声明： 1）nn.Linear是一个类，使用时进行类的实例化 2）实例化的时候，nn.Linear需要输入两个参数，in_features为上一层神经元的个数，out_features为这一层的神经
torch.nn.Linear()
Hello_word5的博客
11-22 1624
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: 例： import torch import torch.nn as nn linear=nn.Linear(5,3,bias=True) x=torch.randn(10,5) out=linear...
PyTorch笔记 torch.nn.Linear
weixin_43826681的博客
11-05 310
官方文档：LINEAR 注意到这个公式： 结合代码讲解其中的含义： x的维度：4*2 L的weight的维度：3*2 L的bias的维度：3 y的维度：4*3 根据线性代数的矩阵乘法的知识，可以猜想，是不是 y = x*weight^T + bias（其中，+bias为广播）？ 验证一下： 果然，L.weight是公式中的A，L.bias是公式中的b。 ...
【Torch】nn.Linear算法详解
zkw54334的博客
06-30 1187
nn.Linear是 PyTorch 中最基础的全连接（fully‐connected）线性层，也称仿射变换层（affine layer）。outputxWTboutputxWTb其中，WWW是形状为的权重矩阵，bbb是长度为的偏置向量。
【Pytorch】一文向您详细介绍 torch.nn.Linear() 的作用和用法
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
06-07 6604
🌟【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
.
03-23 913
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！！！
02-16 380
为什么学习pytorch 现在流行一种说法,pytorch 比tensorflow更加的友好.我也不知道哪个更友好,幸好有tensorflow的基础,现在就来学习pytorch 比较一下 看看哪个更加的友好 现在在Git上面最新的模型pytorch实现的更多,这算不算是大家的选择呢! linear模型 刚接触也不写什么很复杂的,linear 虽然很简单但是该有的都有了,俗话说麻雀虽小五脏俱全,...
torch.nn.Linea的用法
03-31
torch.nn.Linear是PyTorch中的一个线性层，它可以将输入的数据通过矩阵乘法和加法的方式进行线性变换，得到输出的结果。其用法如下： ```python import torch.nn as nn # 定义一个线性层，输入特征数为input_size，输出特征数为output_size linear = nn.Linear(input_size, output_size) # 将输入数据x通过线性层进行前向传播，得到输出结果 output = linear(x) ``` 其中，input_size和output_size分别为输入和输出的特征数，x为输入的数据，output为输出的结果。在定义线性层时，可以通过设置bias参数来控制是否使用偏置项。默认情况下，bias为True，即使用偏置项。如果不需要使用偏置项，可以设置bias=False。 线性层还可以通过设置权重参数和偏置参数来进行自定义初始化。可以通过linear.weight和linear.bias来分别获取权重和偏置参数，然后进行修改。例如，可以使用nn.init模块中的函数来对权重和偏置参数进行初始化： ```python import torch.nn.init as init # 自定义初始化权重参数 init.xavier_uniform_(linear.weight) # 自定义初始化偏置参数 init.constant_(linear.bias, 0.1) ``` 上述代码中，使用了nn.init.xavier_uniform_函数来对权重参数进行Xavier均匀初始化，使用了nn.init.constant_函数来对偏置参数进行常数初始化。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值