torch.nn.Linear函数参数使用

最新推荐文章于 2025-04-25 19:58:55 发布

Nicola-Zhang

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分类专栏： torch

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本文通过实例演示了如何使用PyTorch的线性层进行数据处理，展示了输入、权重、偏置及输出的维度变化，同时比较了两种实现方式的一致性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import torch x = torch.randn(128, 20)  # 输入的维度是（128，20）
m = torch.nn.Linear(20, 30)  # 20,30是指维度
output = m(x)
print('m.weight.shape:\n ', m.weight.shape)
print('m.bias.shape:\n', m.bias.shape)
print('output.shape:\n', output.shape) 
# ans = torch.mm(input,torch.t(m.weight))+m.bias 等价于下面的
ans = torch.mm(x, m.weight.t()) + m.bias   
print('ans.shape:\n', ans.shape) 
print(torch.equal(ans, output))