关于torch.nn.Linear的输入与输出探讨

最新推荐文章于 2025-06-16 21:43:17 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： pytorch 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36258516/article/details/117333424
博客探讨了PyTorch中nn.Linear模块的实际行为，指出其输入和输出维度可以是任意的，且输出形状除最后一个维度外，其余与输入相同。作者通过一个例子解释了如何使用nn.Linear处理三维张量，并澄清了一些常见误解。官方文档对此有详细说明。

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关于torch.nn.Linear的一点问题

  最近写Transformer代码的时候，FFN层是线性层，突然发现我丢进去的是一个三维的张量[batch_size, H, d_model]，但是线性层nn.Linear竟然还给它算出来了，而且预期结果形状还是我想要的[batch_size, H, d_ff]。印象中nn.Linear的输入和输出都是二维的。于是我去找了一圈博客，各种博客里面写的都是输入二维的，更疑惑了。最后去看了官方文档才知道，他们都有问题。

在这里插入图片描述

  输入和输出的维度可以是任意，而且输出的形状除了最后一个维度，其他的均与输出一样。比如[32, 128, 192]形状的张量，通过nn.Linear(192, 256)的线性层，其输出的形状是[32, 128, 256]。

深入 PyTorch：简单易懂探索 torch.nn 模块的强大功能
CDBmax的博客
01-02 2363
本文深入探索了 PyTorch 框架中的torch.nn模块，这是构建和实现高效深度学习模型的核心组件。我们详细介绍了torch.nn的关键类别和功能，包括ParameterModuleSequentialModuleListModuleDict和，为读者提供了一个全面的理解和应用指南。这篇博客仅仅是torch.nn的一部分功能，后续我这边会继续更新这个模块的其他相关功能。
深度学习的加速器：揭秘PyTorch中的torch.jit模块
2401_85742452的博客
08-27 1372
PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用。torch.jit是PyTorch的一个子模块，它允许用户将模型转换为一个优化过的序列化形式，这不仅可以提高模型的运行速度，还可以实现跨平台部署。
关于 torch.nn.Linear 的输入维度问题
知识搬运者
12-15 1万+
根据官方给出解释，在这里输入和输出的维度可以是任意，即不论你是二维，还是三维，甚至是 n 维度都是可以的。这里，通过 nn.Linear 后的输出形状除了最后一个维度，其他的均与输出一样，且这个输出值不会有任何变化。比如[1, 3, 9]形状的张量，通过 nn.Linear(9, 18) 的线性层，其输出的形状是[1, 3, 18]。 ...
【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
PyTorch 中 nn.Linear 层特性总结笔记
最新发布
Kent_Li的博客
06-16 895
PyTorch中的nn.Linear层始终作用于输入张量的最后一个维度，其他维度被视为批量维度。无论输入是二维还是更高维，它都会对最后一个维度进行线性变换，保持其余维度不变。输入的最后维度需等于in_features，输出维度变为out_features。该特性使其适用于多种场景，如NLP序列处理、多头注意力机制等，通过公式y=x·Wᵀ+b实现变换，具有灵活的网络适配能力。
线性层讲解
m0_73611175的博客
07-10 2233
线性层是神经网络中最基本的构建模块之一，通过线性变换将输入数据映射到新的空间。通过调整输入和输出的维度，线性层可以在不同的特征空间之间进行变换，使模型能够更好地捕捉和表示数据中的复杂模式。通过 PyTorch 中的nn.Linear类，我们可以轻松地定义和使用线性层进行各种操作。%20bias。
torch.nn.Linear维度解析
qq_44076218的博客
05-26 4375
问题：为什么Linear参数只有一个一维的输入维度和输出维度，而输入的张量可以是多维？ 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，原型就是初级数学里学到的线性函数：y=kx+b 不过在深度学习中，变量都是多维张量，乘法就是矩阵乘法，加法就是矩阵加法 2.nn.Linear的源代码 class Linear(Module): r"""Applies a linear transformation to the incoming data: :math:`
nn.Linear() 函数可二维或三维输入
m0_61899108的博客
04-03 8843
nn.Linear() 常用于处理二维信息，全连接层的输入与输出一般都设置为二维张量，形状通常为[batch_size, size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。从输入输出的张量的shape角度来理解，相当于一个输入为[batch_size, in_features]的张量变换成了[batch_size, out_features]的输出张量。 仔细观察Shape可以发现，nn.Linear(in_features,out_features)可以用于处理多维信息。
怎么知道torch模型的输入维度
weixin_35750747的博客
01-09 2355
你可以使用 PyTorch 模型的 input_shape 属性来查看模型的输入维度。例如： import torch model = torch.nn.Linear(in_features=10, out_features=5) print(model.input_shape) # torch.Size([-1, 10]) 这将输出模型期望的输入形状，其中第一维表示批大小，第二维表示输入特...
PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解
09-18
本文将深入探讨`torch.nn.Parameter()`的作用、使用方法以及它在构建神经网络模型时的重要性。 首先，`torch.nn.Parameter()`的主要功能是将一个普通的张量（Tensor）转化为可训练的参数。当一个张量通过`torch.nn....
浅谈Pytorch torch.optim优化器个性化的使用
09-17
本文将探讨如何在PyTorch中实现`torch.optim`优化器的个性化使用，以便更好地控制模型训练过程。 首先，我们引入一个简单的LeNet网络模型作为示例。LeNet是一种经典的卷积神经网络，用于图像分类任务。在PyTorch中...
深度学习模型的终极封装：PyTorch torch.jit.script 序列化指南
2401_85341950的博客
08-27 643
首先，我们需要定义一个 PyTorch 模型。return x。
关于pytorch中nn.linear输入维度的问题
qq_41027830的博客
05-21 1518
因为最近看了一下attention博客，寻思挺简单，想动手写一个，才动手就发现有个问题，对于Q,K,V矩阵，看似只是个简单的前馈网络结构就能实现，但是在多数问题中，输入的都是词向量，也就是说，输入数据的结构是(batch_size，seq_size，embeding_size)，而nn.linear一般接受的输入格式是（输入神经元个数，输出神经元个数）。则nn.linear（30,18）输出的维度为（20,10,18）
nn.linear输入高维度矩阵
huihui__huihui的博客
07-06 1442
关于torch.nn.Linear的输入与输出探讨
nn.Linear()、nn.Conv2d()的输入维度与输出维度的问题
ws_syydr的博客
10-03 1312
对于某需要输入到nn.Linear(in_features, out_features)中的tensor[a, b, c, d, e]需要满足：e == in_features。对于某需要输入到nn.Conv2d(in_channels, out_channels)的中的tensor[a, b, c, d]需要满足：b == in_channels。
Pytorch linear 多维 输入的参数
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08-18 3152
linear 参数
PyTorch的nn.Linear()详解
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11-17 1539
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pytorch 线性层Linear详解
weixin_44509533的博客
08-20 3858
介绍pytorch Linear层的数学公式，对多条输入数据的处理
nn.Linear（）函数详解及代码使用
qq_24193303的博客
07-15 5万+
这是官方给出的文档，需要注意的是，虽然在神经网络中，我们一般输入都是二维的tensor矩阵（batch，input_size），但其实输入的维度是不做限制的。如果是三维的输入，会将前两维的数据先乘一起，然后在做计算，实际上还是单层神经网络的计算。个人理解，这个函数就是改变最后一维，也就是数据的特征维度，通过调整output_size的尺寸来扩张或者是收缩特征。 import torch.nn as nn import torch import numpy as np X_2dim=np.arra..
数据库查询失败，nested exception is org.apache.ibatis.exceptions.PersistenceException: ### Error querying database. Cause: com.baomidou.mybatisplus.core.exceptions.MybatisPlusException: Failed to process, Error SQL: SELECT sel ,id FROM api_test ORDER BY id desc ### Cause: com.baomidou.mybatisplus.core.exceptions.MybatisPlusException: Failed to process, Error SQL: SELECT sel ,id FROM api_test ORDER BY id desc
03-19
<think>嗯，用户遇到了一个数据库查询失败的异常，需要帮忙分析解决。首先，我要仔细看一下错误信息。异常信息提到了MyBatis-Plus的MybatisPlusException，指出SQL语句有问题：SELECT sel ,id FROM api_test ORDER BY id desc。 那问题可能出在SQL语法上。首先检查SELECT语句中的字段名是否正确。用户写的是“sel”，这可能是个拼写错误，正确的可能是“select”或者其他字段名？不过“select”作为字段名也不太常见，或者可能是缩写？需要确认数据库表api_test中是否存在名为“sel”的字段。如果不存在，这就是根本原因。 另外，注意到SQL中的“sel ,id”中间有空格，虽然不影响执行，但最好保持一致性。不过更关键的是字段名的正确性。如果字段名确实错误，修正后应该能解决问题。 接下来，考虑MyBatis-Plus的配置问题。比如是否启用了SQL注入器，或者实体类字段和数据库列名是否映射正确。如果使用了注解如@TableField，确保其value值与数据库列名一致。特别是如果开启了驼峰命名转换，可能会影响字段映射。 还要检查生成的SQL是否正确。可以在日志中查看实际执行的SQL语句，或者在配置文件中设置mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl来打印SQL。确认生成的SQL是否有语法错误或字段名错误。 如果用户使用的是MyBatis-Plus的代码生成器，可能是代码生成时字段名生成错误，需要检查数据库表结构和生成代码的对应关系。或者，是否有手写的XML或Mapper接口中的SQL语句存在拼写错误。 总结下来，优先确认字段名是否正确，然后检查配置和映射，最后确认生成的SQL语句。逐步排查这些可能的问题点，应该能解决这个异常。</think>好的，我们逐步分析这个数据库查询失败的问题： 1. **核心错误定位**： ``` Error SQL: SELECT sel ,id FROM api_test ORDER BY id desc ``` 这是MyBatis-Plus抛出的异常，直接原因是SQL语法存在问题。 2. **关键问题分析**： - **字段名合法性检查**： - 检查`sel`字段是否存在：在表`api_test`中是否存在名为`sel`的列？ - 常见错误场景：字段名拼写错误（如实际列名为`sell`或`select`时写成了`sel`） - **SQL语法验证**： ```sql /* 正确语法结构参考 */ SELECT column1, column2 FROM table_name ORDER BY column ``` 当前SQL语法本身符合标准，但需特别注意： - 字段名如果是SQL保留字（如`select`），需用反引号包裹：`` `select` `` - MyBatis-Plus字段映射策略（驼峰命名转换是否开启） 3. **排查步骤建议**： - **第一步：验证数据库表结构** ```sql SHOW CREATE TABLE api_test; -- MySQL 或 \d api_test -- PostgreSQL ``` 确认`sel`是否为有效列名 - **第二步：检查实体类映射** ```java @TableName("api_test") public class ApiTest { // 检查字段映射是否正确 @TableField("sel") // 如果开启驼峰映射且实际列名不同时需要显式声明 private String sel; } ``` - **第三步：开启SQL日志** 在`application.yml`中添加： ```yaml mybatis-plus: configuration: log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl ``` 观察控制台输出的完整SQL 4. **典型解决方案**： - **场景1：字段名错误** ```sql -- 修改前（错误） SELECT sel, id FROM api_test -- 修改后（假设实际列名为select） SELECT `select`, id FROM api_test ``` - **场景2：保留字冲突** ```java @TableField(value = "`select`") // MyBatis-Plus注解处理保留字 private String select; ``` - **场景3：动态表名未处理** 如果使用MyBatis-Plus动态表名功能，检查表名处理器是否异常 5. **补充建议**： - 使用MyBatis-Plus代码生成器自动生成实体类 - 执行`mvn mybatis-plus:generate`（Maven项目） - 检查数据库连接配置的`auto-commit`状态 - 验证数据库用户是否有该表的SELECT权限 **最终结论**：最可能的原因是`sel`字段在数据库表中不存在或命名冲突，建议优先验证表结构字段名与实际SQL字段名的匹配性。
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