torch.nn.Linear()函数的理解

最新推荐文章于 2025-06-30 15:33:00 发布
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分类专栏： 深度学习 pytorch
本文精选了优快云上两篇技术博客，涵盖了算法和数据结构的深入探讨，提供了丰富的代码示例和实践技巧，适合各阶段开发者学习和参考。
Pytorch 之torch.nn初探 torch.nn.Module与线性--Linear layers
weixin_50917576的博客
04-19 1431
神经网络可以使用torch.nn包构建。它提供了几乎所有与神经网络相关的功能，例如： 线性图层 nn.Linear，nn.Bilinear 卷积层 nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d 非线性 nn.Sigmoid，nn.Tanh，nn.ReLU，nn.LeakyReLU 池化层 nn.MaxPool1d，nn.AveragePool2d Recurrent网络 nn.LSTM，nn.GRU 标准化 nn.BatchNorm2d ...
torch.nn.functional函数和torch.nn.Module层比较
qq_27390023的博客
10-23 2367
提供了更方便的接口，适合常规的神经网络层，自动管理参数并简化模型的构建。提供了更底层、更灵活的操作，适合在需要完全控制参数和操作的情况下使用。
【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
什么时候会发生类初始化
weixin_49578980的博客
10-10 308
什么时候会发生类初始化 类的主动引用(一定会发生类的初始化) 当虚拟机启动,先初始化main方法所在的类 new一个类的对象 调用类的静态成员(除了final常量)和静态方法 使用java.lang.reflect包的方法对类进行反射调用 当初始化一个类,如果其父类没有被初始化,则会先初始化它的父类 类的被动引用(不会发生类的初始化) 当访问一个静态域时,只有真正声明这个域的类才会被初始化.如:当通过子类调用父类的静态变量,不会导致子类初始化 通过数组定义类引用,不会触发此类的初始化 引用常量不会
【Torch】nn.Linear算法详解
zkw54334的博客
06-30 646
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。
torch.nn.Linear
weixin_41620490的博客
11-13 1352
torch.nn.linear如何使用
pytorch学习线性回归与非线性回归，以及理解nn.linear()和ReLU激活函数
weixin_46919419的博客
01-17 5369
参考书目：Pytorch深度学习入门，作者：曾芃壹 文章目录线性回归线性模型与目标函数优化批量输入代码实践大规模数据实验神经网络实现线性回归非线性回归激活函数人工神经网络详解nn.linear()的原理浅谈ReLU激活函数在本例中的作用 线性回归 线性模型与目标函数 这次我们使用直线KaTeX parse error: \tag works only in display equations来拟合几个离散点，个点的 值如下 x(i)x^{(i)}x(i) y(i)y^{(i)}y(i) y^(i)
torch.nn 中非线性激活函数公式_参数含义
marmalade要天天向上
10-19 727
各种非线性激活函数详解在pytorch中文文档——>torch.nn——>Non-Linear Activations 解释的非常详细，公式都有 参数：(input,dim) dim表示进行activation function处理的维度，详见： https://blog.csdn.net/sunyueqinghit/article/details/101113251 https://...
PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解
09-18
在PyTorch中，`torch.nn.Parameter()`是一个非常关键的类，它用于创建可学习的参数。这些参数通常是神经网络模型中的权重和偏置，它们在训练过程中会被优化算法更新以最小化损失函数。本文将深入探讨`torch.nn....
深入理解 `torch.nn.Linear`：维度变换的过程详解与实践（附图、公式、代码）
小蜗牛的珍贵百宝箱
09-27 2065
在创建: 输入的特征数量，即输入向量的维度。: 输出的特征数量，即输出向量的维度。# 创建线性变换层：从 4 维输入映射到 2 维输出在上述代码中，和表示输入是 4 维的，输出将被线性变换为 2 维。本文详细解析了 PyTorch 中模块的维度变换过程，通过公式、代码和图示帮助读者理解其内部机制。在实际的深度学习应用中，线性层是最基本也是最重要的组成部分之一。希望通过本文的讲解，你能够更深入地掌握的使用方法，并能在项目中灵活运用。
torch.nn.functional
Rhett_Butler0922的博客
04-25 927
优先使用torch.nn：如果你需要快速搭建标准模型，追求代码简洁性和参数管理的自动化。使用：当你需要更高的灵活性、自定义操作，或者在研究和调试中需要更细粒度的控制。激活函数为神经网络引入非线性，是深度学习模型的核心组成部分。F提供了多种激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等。卷积操作是卷积神经网络（CNN）的核心，用于特征提取。F提供了底层的卷积函数，如conv1dconv2dconv3d。池化操作用于下采样，减少特征图的尺寸，同时保留重要信息。F提供最大池化和平均池化等。
深度学习--线性函数基础
jie407的博客
04-23 804
logistic classifier又叫做linear classifier WX+b=yWX+b=yWX+b=y X代表输入，W表示权重，b表示偏差项，y表示输出。其中W和b是要用到机器学习的地方。 矩阵乘法器（matrix multiplier）：将X与矩阵W相乘来生成预测结果y 将y中的得分转换为概率的工具叫做softmax S(yi)=eyi∑jeyiS(yi)=eyi∑jey...
[机器学习]深度学习初学者大疑问之nn.Linear(a,b)到底代表什么?
Everyday try to become better -Kobe Bryant
08-24 3242
nn.Linear()到底是在做什么?得到了什么。
nn.Linear()函数详解
horizonwys的博客
07-22 1万+
nn.Linear()函数详解。
python nn.Linear()
薰珞婷紫小亭子的博客
09-25 1万+
python nn.Linear() 1. 函数功能： nn.Linear()：用于设置网络中的全连接层，需要注意的是全连接层的输入与输出都是二维张量 2. 用法 一般形状为[batch_size, size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。其用法与形参说明如下： CLASS torch.nn.Linear(in_features, out_features,bias=True) 其中： in_features 指的是输入的二维张量的大小，即输入的[batch_size, size]中的size
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..
2 softmax回归实现
qq_43345492的博客
04-13 634
pytorch实现softmax, 使用FashionMNIST数据集
torch.nn模块介绍
kking_edc的博客
01-03 4065
torch.nn CLASS torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True) 输入： (N, *, in_features)，*代表可以拓展到任意大的维度 输出： (N, *, out_features), *含义是输出的除了out_features这个唯独外，所有的维度的形状都要和输入相同 学习的变量： 源码： 其中F指代functional模块 CLASS torch.nn.Softmax(dim=None) 对输入的n维数据进行softm
torch.nn.Linear()中weight的初始化问题
qq_48081509的博客
01-03 7945
1. 系统默认初始化 当我们没有进行初始化权重操作时，发现系统已经有了默认值，如下所示 查看官网文档可以发现，这些初始化的值服从均匀分布 U(-k\sqrt{k}k​,k\sqrt{k}k​)，其中k = 1/输入层 2. 自定义初始化weight 首先编写初始化函数init_weight(),在该函数中，nn.init.normal()可以将权重初始化为正态分布，此处也可以初始化为其他值。 # 初始化weight def init_weights(m): if type(m) == nn.Li
torch.nn.Linear函数原型
最新发布
07-18
我们正在寻找`torch.nn.Linear`的函数原型定义。根据PyTorch官方文档，`torch.nn.Linear`是一个类，它的构造函数定义了参数。因此，我们关注其`__init__`方法的参数。 函数原型定义通常包括类名、参数及其类型和...
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