https://www.cnblogs.com/Archer-Fang/p/10645473.html
class torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias = True )[来源]
对传入数据应用线性变换:y = A x+ b
参数:
in_features - 每个输入样本的大小
out_features - 每个输出样本的大小
bias - 如果设置为False,则图层不会学习附加偏差。默认值:True
代码:

m = nn.Linear(20, 30) input = autograd.Variable(torch.randn(128, 20)) output = m(input) print(output.size())

输出:
torch.Size([128, 30])
分析:
output.size()=矩阵size(128,20)*矩阵size(20,30)=(128,30)
博客介绍了torch.nn.Linear类对传入数据应用线性变换y = A x+ b,说明了其参数含义,包括输入样本大小、输出样本大小和偏差设置,还给出代码及输出分析,如output.size()的计算结果。
657

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



