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文章 2024-10-17 来自：开发者社区

Pytorch学习笔记(六):view()和nn.Linear()函数详解

1.函数语法格式和作用 (view)作用:目的是将多维的的数据如（none，36，2，2）平铺为一维如（none，144）。作用类似于keras中的Flatten函数。只不过keras中是和卷积一起写的，而pytorch是在forward中才声明的。 相当于reshape(view)函数语言格式: view(out.size(0), -1)-------（none，36，2，2）平铺为一维如（n....

Pytorch学习笔记(六):view()和nn.Linear()函数详解
文章 2024-06-18 来自：开发者社区

【chat-gpt问答记录】关于pytorch中的线性层nn.Linear()

Q：nn.Linear(2, 3, bias=False)是什么？如何用它进行矩阵相乘？ A： nn.Linear(2, 3, bias=False)是PyTorch中的一个线性层模块，表示输入维度为2，输出维度为3的线性变换。其中bias=False表示该线性层没有偏置参数。 如果要用它进行矩阵相乘，则需要将输入数据构造成(batch_size, input_dim)的...

文章 2023-05-08 来自：开发者社区

PyTorch的nn.Linear()详解

1. nn.Linear()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：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。out_features指的是输出的二维张量的大小，即输出的二....

PyTorch的nn.Linear()详解
文章 2022-12-29 来自：开发者社区

【Pytorch】nn.Linear，nn.Conv

nn.Linearnn.Conv1d当nn.Conv1d的kernel_size=1时，效果与nn.Linear相同，不过输入数据格式不同：https://blog.csdn.net/l1076604169/article/details/107170146import torch def count_parameters(model): """Count the number of...

【Pytorch】nn.Linear，nn.Conv

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