pytorch系列 ---5以 linear_regression为例讲解神经网络实现基本步骤以及解读nn.Linear函数

最新推荐文章于 2025-06-16 21:43:17 发布
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分类专栏： pytorch 记录 python3 pytorch0.4系列教程 文章标签： pytorch linear_regression
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本文详细解读了PyTorch中nn.Linear的源码，阐述了神经网络实现的基本步骤，并通过线性回归模型的训练过程，展示了损失函数随迭代变化的情况。

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本文主要讲述最简单的线性回归函数：
y = w x + b y=wx+b y=wx+b在pytorch的实现，主要包括神经网络实现的基本步骤和nn.Linear的源码解读。

1. nn.Linear 源码解读

先看一下Linear类的实现：
源代码网址:https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/modules/linear.html

Linear继承于nn.Module,内部函数主要有__init__，reset_parameters, forward和extra_repr函数

在这里插入图片描述

  1. __init__(self, in_features, out_features, bias=True)
  • in_features：前一层网络神经元的个数
  • out_features： 该网络层神经元的个数
    以上两者决定了weight的形状[out_features , in_features]
  • bias: 网络层是否有偏置，默认存在，且维度为[out_features ],若bias=False,则该网络层无偏置。

接下来看一下，输入该网络层的形状(N, *, in_features)，其中N为批量处理过成中每批数据的数量，*表示，单个样本数据中间可以包含很多维度，但是单个数据的最后一个维度的形状一定是in_features.

经过该网络输出的形状为(N, *, out_features),其中计算过程为：

[ N , ∗ , i n _ f e a t u r e s ] ∗ [ o u t _ f e a t u r e s , i n _ f e a t u r e s ] T = [ N , ∗ , o u t _ f e a t u r e s ] [N, *, in\_{features}] * {[out\_{features }, in\_{features}]}^T = [N, *, out\_{features}] [N,∗,in_features]∗[out_features,

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