第1章 torch.nn简介
1.1 torch.nn相关库的导入
#环境准备 import numpy as np # numpy数组库 import math # 数学运算库 import matplotlib.pyplot as plt # 画图库 import torch # torch基础库 import torch.nn as nn # torch神经网络库 import torch.nn.functional as F
1.2 torch.nn概述
Pytorch提供了几个设计得非常棒的模块和类,比如 torch.nn,torch.optim,Dataset 以及 DataLoader,来帮助程序员设计和训练神经网络。
nn是Neural Network的简称,帮助程序员方便执行如下的与神经网络相关的行为:
(1)创建神经网络
(2)训练神经网络
(3)保存神经网络
(4)恢复神经网络
其包括如下五大基本功能模块:
第2章 nn.Linear类(全连接层)
2.1 函数功能
用于创建一个多输入、多输出的全连接层。
备注:nn.Linear本身并不包含激活函数(Functional)
2.2 函数说明
- 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。
in_features的数量,决定的参数的个数 Y = WX + b, X的维度就是in_features,X的维度决定的W的维度, 总的参数个数 = in_features + 1
- out_features:
指的是输出的二维张量的大小,即输出的二维张量的形状为[batch_size output_size]。
out_features的数量,决定了全连接层中神经元的个数,因为每个神经元只有一个输出。
多少个输出,就需要多个个神经元。
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