Pytorch_linear

2024-05-16 16:32
文章标签 pytorch linear

本文主要是介绍Pytorch_linear,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Linear

对输入数据应用线性变换:y = xA^T + b

torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)

参数

  • in_features 每个输入样本的大小
  • out_features 每个输出样本的大小
  • bias 若为False,layer不会学习附加偏差b

shape

  • 输入: (N, ∗, H_in),其中 代表任意数量的附加维度,H_in = in_features

  • 输出: (N, *, H_out),除了最后一个维度,其余都与输入相同,H_out = out_features

这篇关于Pytorch_linear的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/995395

相关文章

pytorch之torch.flatten()和torch.nn.Flatten()的用法

《pytorch之torch.flatten()和torch.nn.Flatten()的用法》:本文主要介绍pytorch之torch.flatten()和torch.nn.Flatten()的用... 目录torch.flatten()和torch.nn.Flatten()的用法下面举例说明总结torch

使用PyTorch实现手写数字识别功能

《使用PyTorch实现手写数字识别功能》在人工智能的世界里,计算机视觉是最具魅力的领域之一,通过PyTorch这一强大的深度学习框架,我们将在经典的MNIST数据集上,见证一个神经网络从零开始学会识... 目录当计算机学会“看”数字搭建开发环境MNIST数据集解析1. 认识手写数字数据库2. 数据预处理的

Pytorch微调BERT实现命名实体识别

《Pytorch微调BERT实现命名实体识别》命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中的一项关键任务,它涉及识别和分类文本中的关键实体,BERT是一种强大的语言表示模型,在各种NLP任务中显著... 目录环境准备加载预训练BERT模型准备数据集标记与对齐微调 BERT最后总结环境准备在继续之前,确

pytorch+torchvision+python版本对应及环境安装

《pytorch+torchvision+python版本对应及环境安装》本文主要介绍了pytorch+torchvision+python版本对应及环境安装,安装过程中需要注意Numpy版本的降级,... 目录一、版本对应二、安装命令(pip)1. 版本2. 安装全过程3. 命令相关解释参考文章一、版本对

从零教你安装pytorch并在pycharm中使用

《从零教你安装pytorch并在pycharm中使用》本文详细介绍了如何使用Anaconda包管理工具创建虚拟环境,并安装CUDA加速平台和PyTorch库,同时在PyCharm中配置和使用PyTor... 目录背景介绍安装Anaconda安装CUDA安装pytorch报错解决——fbgemm.dll连接p

pycharm远程连接服务器运行pytorch的过程详解

《pycharm远程连接服务器运行pytorch的过程详解》:本文主要介绍在Linux环境下使用Anaconda管理不同版本的Python环境,并通过PyCharm远程连接服务器来运行PyTorc... 目录linux部署pytorch背景介绍Anaconda安装Linux安装pytorch虚拟环境安装cu

PyTorch使用教程之Tensor包详解

《PyTorch使用教程之Tensor包详解》这篇文章介绍了PyTorch中的张量(Tensor)数据结构,包括张量的数据类型、初始化、常用操作、属性等,张量是PyTorch框架中的核心数据结构,支持... 目录1、张量Tensor2、数据类型3、初始化(构造张量)4、常用操作5、常用属性5.1 存储(st

理解分类器(linear)为什么可以做语义方向的指导?(解纠缠)

Attribute Manipulation(属性编辑)、disentanglement(解纠缠)常用的两种做法:线性探针和PCA_disentanglement和alignment-CSDN博客 在解纠缠的过程中,有一种非常简单的方法来引导G向某个方向进行生成,然后我们通过向不同的方向进行行走,那么就会得到这个属性上的图像。那么你利用多个方向进行生成,便得到了各种方向的图像,每个方向对应了很多

Nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets error「pytorch」 (debug笔记)

Nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets error「pytorch」 ##一、 缘由及解决方法 把这个pytorch-ddpg|github搬到jupyter notebook上运行时,出现错误Nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets error。注:我用

【超级干货】2天速成PyTorch深度学习入门教程,缓解研究生焦虑

3、cnn基础 卷积神经网络 输入层 —输入图片矩阵 输入层一般是 RGB 图像或单通道的灰度图像,图片像素值在[0,255],可以用矩阵表示图片 卷积层 —特征提取 人通过特征进行图像识别,根据左图直的笔画判断X,右图曲的笔画判断圆 卷积操作 激活层 —加强特征 池化层 —压缩数据 全连接层 —进行分类 输出层 —输出分类概率 4、基于LeNet