Video: ¿Qué es nn lineal en PyTorch?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
De la documentación: antorcha CLASS. nn . Lineal (in_features, out_features, bias = True) Aplica un lineal transformación a los datos entrantes: y = xW ^ T + b. Parámetros: in_features - tamaño de cada muestra de entrada.
De manera similar, se pregunta, ¿cómo funciona NN linear?
Lineal . Aplica un lineal transformación a los datos entrantes, es decir, // y = Ax + b //. El tensor de entrada dado en adelante (entrada) debe ser un vector (tensor 1D) o una matriz (tensor 2D). Si la entrada es una matriz, se supone que cada fila es una muestra de entrada de un lote determinado.
Del mismo modo, ¿qué es conv2d en PyTorch? conv2d (entrada, peso, auto. sesgo, auto. zancada, auto. acolchado, auto. dilatación, auto.
En segundo lugar, ¿qué es PyTorch nn?
PyTorch : nn los nn El paquete define un conjunto de módulos, que puede considerar como una capa de red neuronal que produce una salida a partir de la entrada y puede tener algunos pesos entrenables. import antorcha # N es el tamaño del lote; D_in es la dimensión de entrada; # H es dimensión oculta; D_out es la dimensión de salida.
¿Cómo se usa ReLU en PyTorch?
En PyTorch , puedes construir un ReLU capa utilizando la función simple relu1 = nn. ReLU con el argumento inplace = False. Desde el ReLU La función se aplica por elementos, no es necesario especificar las dimensiones de entrada o salida. El argumento en el lugar determina cómo la función trata la entrada.
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