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浅析PyTorch中nn.Linear的使用
站长资源 2024/11/26 佚名
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查看源码

Linear 的初始化部分：

class Linear(Module):
 ...
 __constants__ = ['bias']
 
 def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
   super(Linear, self).__init__()
   self.in_features = in_features
   self.out_features = out_features
   self.weight = Parameter(torch.Tensor(out_features, in_features))
   if bias:
     self.bias = Parameter(torch.Tensor(out_features))
   else:
     self.register_parameter('bias', None)
   self.reset_parameters()
 ...

需要实现的内容：

浅析PyTorch中nn.Linear的使用

计算步骤：

@weak_script_method
  def forward(self, input):
    return F.linear(input, self.weight, self.bias)

返回的是：input * weight + bias

对于 weight

weight: the learnable weights of the module of shape
  :math:`(\text{out\_features}, \text{in\_features})`. The values are
  initialized from :math:`\mathcal{U}(-\sqrt{k}, \sqrt{k})`, where
  :math:`k = \frac{1}{\text{in\_features}}`

对于 bias

bias:  the learnable bias of the module of shape :math:`(\text{out\_features})`.
    If :attr:`bias` is ``True``, the values are initialized from
    :math:`\mathcal{U}(-\sqrt{k}, \sqrt{k})` where
    :math:`k = \frac{1}{\text{in\_features}}`

实例展示

举个例子：

> import torch
> nn1 = torch.nn.Linear(100, 50)
> input1 = torch.randn(140, 100)
> output1 = nn1(input1)
> output1.size()
torch.Size([140, 50])

张量的大小由 140 x 100 变成了 140 x 50

执行的操作是：

[140,100]×[100,50]=[140,50]

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

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而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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