在PyTorch中，nn.Linear是一個(gè)用于定義線性變換的類?？梢允褂盟鼇矶x一個(gè)全連接層（也稱為線性層）。
以下是如何使用nn.Linear的例子：
首先，導(dǎo)入需要的模塊：
import torch
import torch.nn as nn
接下來，定義一個(gè)包含輸入和輸出大小的線性層：
input_size = 10
output_size = 5
linear_layer = nn.Linear(input_size, output_size)
這將創(chuàng)建一個(gè)線性層，將輸入維度為10的特征映射到輸出維度為5的特征。
然后，可以將數(shù)據(jù)傳遞給線性層進(jìn)行轉(zhuǎn)換：
input_data = torch.randn(1, input_size)
output_data = linear_layer(input_data)
這將根據(jù)線性層的權(quán)重和偏差將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換，并返回輸出數(shù)據(jù)。
最后，可以查看線性層的權(quán)重和偏差：
print(linear_layer.weight)
print(linear_layer.bias)
這將打印出線性層的權(quán)重矩陣和偏差向量。
注意：nn.Linear類還可以接受一些其他參數(shù)，例如是否添加偏差（默認(rèn)為True）、權(quán)重初始化方法等。你可以查閱PyTorch的官方文檔以獲取更多詳細(xì)信息。
億速云公眾號(hào)
手機(jī)網(wǎng)站二維碼