Co to jest nn liniowe w PyTorch?
Co to jest nn liniowe w PyTorch?

Wideo: Co to jest nn liniowe w PyTorch?

Wideo: Co to jest nn liniowe w PyTorch?
Wideo: Torch.nn.Linear Module explained 2024, Listopad
Anonim

Z dokumentacji: Latarka CLASS. nn . Liniowy (in_features, out_features, bias=True) Dotyczy a liniowy transformacja na przychodzące dane: y = xW^T + b. Parametry: in_features – rozmiar każdej próbki wejściowej.

Podobnie pyta się, jak działa liniowa sieć NN?

Liniowy . Dotyczy liniowy transformacja na przychodzące dane, tj. //y= Ax+b//. Tensor wejściowy podany w forward(input) musi być wektorem (tensor 1D) lub macierzą (tensor 2D). Jeżeli wejściową macierzą jest macierz, to zakłada się, że każdy wiersz jest próbką wejściową danej partii.

Podobnie, czym jest conv2d w PyTorch? conv2d (dane wejściowe, waga, własna stronniczość, własna. krok, własna wyściółka, własna dylatacja, własna.

Po drugie, czym jest PyTorch nn?

PyTorch : nn ten nn Package definiuje zestaw modułów, które można traktować jako warstwę sieci neuronowej, która generuje dane wyjściowe z danych wejściowych i może mieć pewne wagi, które można wyuczyć. import palnika # N to wielkość partii; D_in jest wymiarem wejściowym; # H jest wymiarem ukrytym; D_out jest wymiarem wyjściowym.

Jak używać ReLU w PyTorch?

w PyTorch , możesz skonstruować ReLU warstwa za pomocą prosta funkcja relu1 = nn. ReLU z argumentem inplace=False. Ponieważ ReLU funkcja jest stosowana elementowo, nie ma potrzeby określania wymiarów wejściowych ani wyjściowych. Argument inplace określa, jak funkcja traktuje dane wejściowe.

Zalecana: