【学习笔记】【Pytorch】十、线性层

已于 2023-01-18 18:16:34 修改
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分类专栏： Pytorch 文章标签： pytorch 学习 深度学习
于 2023-01-15 11:01:42 首次发布
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本文介绍了PyTorch中的线性层Linear，它用于神经网络中的线性变换。在实例化Linear时需指定输入和输出特征数，以及是否包含偏置。文章通过创建一个模型并应用到CIFAR10数据集上，展示了如何将卷积层的输出通过Flatten或reshape转换为适合线性层的形状。

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【学习笔记】【Pytorch】十、线性层

学习地址

PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】.

主要内容

一、前言

在神经网络中，我们通常用线性层来完成两层神经元间的线性变换。
在这里插入图片描述
在普通神经网络里，输入是一个二维矩阵，不需要摊平。而在卷积神经网络里，在网络的最后几层里，会把卷积层摊平放到全连接里进行计算。
注：当把一个输出张量从卷积层传递到线性层时，需要进行 flatten 操作，对一个张量进行flatten（扁平化）。

二、Pytorch的线性层

linear-layers

三、Linear类的使用

from torch.nn import Linear

官方解释

作用：对输入数据做线性变换：y=Ax+b。

1.使用说明

【实例化】Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)

  • 作用：创建一个实例。
  • in_features:输入结点数
    out_features:输出结点数
    bias :是否需要偏置
  • 计算公式：
    在这里插入图片描述

2.代码实现

import torch
import torchvision
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