Pytorch中的torch.nn.Linear()方法用法解读
码农的旅程
2024-04-02 17:21
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这篇文章将为大家详细讲解有关Pytorch中的torch.nn.Linear()方法用法解读，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
torch.nn.Linear() 方法用法解读
简介
torch.nn.Linear 是一种线性变换层，用于PyTorch中的神经网络。它执行一个矩阵乘法，将输入特征映射到输出特征。
语法
torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)参数
in_features: 输入特征的数量。out_features: 输出特征的数量。bias: 是否使用偏置项。默认为True。
示例
创建一个将 5 个输入特征映射到 3 个输出特征的线性层：
import torch
linear = torch.nn.Linear(5, 3)正向传播
在正向传播过程中，Linear 层执行以下操作：
out = weight @ input + bias其中，weight 是权重矩阵，input 是输入特征，bias 是偏置项。
反向传播
在反向传播过程中，Linear 层计算以下梯度：
- 权重梯度：
d_loss / d_weight = input.T @ grad_output - 偏置项梯度：
d_loss / d_bias = grad_output.sum(dim=0)
属性
weight: 权重矩阵。bias: 偏置向量（如果指定了）。
方法
forward(input): 执行正向传播。backward(grad_output): 执行反向传播。
注意事项
- 输入数据必须具有形状
(N, in_features)，其中N是批次大小。 - 输出数据具有形状
(N, out_features)。 - 偏置项在正向传播中被加到线性映射结果上。
Linear层可以初始化为 Xavier 初始化或 Kaiming 初始化。
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