Was ist nn linear in PyTorch?
Was ist nn linear in PyTorch?
Anonim

Aus der Dokumentation: CLASS-Taschenlampe.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True) Gilt a linear Transformation in die eingehenden Daten: y = xW^T + b. Parameter: in_features – Größe jedes Eingabesample.

Ebenso wird gefragt, wie funktioniert NN linear?

Linear. Gilt als linear Transformation in die eingehenden Daten, d. h. //y= Ax+b//. Der in forward(input) angegebene Eingabetensor muss entweder ein Vektor (1D-Tensor) oder eine Matrix (2D-Tensor) sein. Wenn die Eingabe eine Matrix ist, wird jede Zeile als Eingabestichprobe eines bestimmten Stapels angenommen.

Was ist conv2d in PyTorch? conv2d(Eingabe, Gewicht, Selbst. Voreingenommenheit, Selbst. Schritt, Selbst. Auffüllen, Selbst. Dilatation, Selbst.

Zweitens, was ist PyTorch nn?

PyTorch: nn Die nn Paket definiert eine Reihe von Modulen, die Sie sich als neuronale Netzwerkschicht vorstellen können, die eine Ausgabe aus Eingaben erzeugt und einige trainierbare Gewichtungen haben kann. Importbrenner # N ist die Losgröße; D_in ist die Eingabedimension; # H ist versteckte Dimension; D_out ist die Ausgabedimension.

Wie verwenden Sie ReLU in PyTorch?

In PyTorch, kannst du a. konstruieren ReLU Schicht mit die einfache Funktion relu1 = nn. ReLU mit dem Argument inplace=False. Seit der ReLU -Funktion elementweise angewendet wird, müssen keine Eingabe- oder Ausgabedimensionen angegeben werden. Das Argument inplace bestimmt, wie die Funktion die Eingabe behandelt.

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