Nn tuyến tính trong PyTorch là gì?
Nn tuyến tính trong PyTorch là gì?

Video: Nn tuyến tính trong PyTorch là gì?

Video: Nn tuyến tính trong PyTorch là gì?
Video: Train model PyTorch CNN với tập Cifar10 Dataset 2024, Tháng mười một
Anonim

Từ tài liệu: Ngọn đuốc CLASS. nn . Tuyến tính (in_features, out_features, bias = True) Áp dụng tuyến tính chuyển đổi thành dữ liệu đến: y = xW ^ T + b. Tham số: in_features - kích thước của mỗi mẫu đầu vào.

Tương tự, người ta hỏi, NN tuyến tính hoạt động như thế nào?

Tuyến tính . Áp dụng một tuyến tính chuyển đổi sang dữ liệu đến, tức là // y = Ax + b //. Tensor đầu vào được cung cấp trong chuyển tiếp (đầu vào) phải là vector (tensor 1D) hoặc ma trận (tensor 2D). Nếu đầu vào là ma trận, thì mỗi hàng được giả định là một mẫu đầu vào của lô đã cho.

Tương tự, đối với PyTorch là gì? chuyển đổi (đầu vào, trọng lượng, bản thân. thiên vị, bản thân. sải chân, bản thân. đệm, bản thân. sự giãn nở, bản thân.

Thứ hai, PyTorch nn là gì?

PyTorch : nn Các nn gói định nghĩa một tập hợp các Mô-đun, mà bạn có thể coi như một lớp mạng nơ-ron tạo ra đầu ra từ đầu vào và có thể có một số trọng số có thể huấn luyện được. import torch # N là kích thước lô; D_in là thứ nguyên đầu vào; # H là chiều ẩn; D_out là thứ nguyên đầu ra.

Bạn sử dụng ReLU trong PyTorch như thế nào?

Trong PyTorch , bạn có thể xây dựng một ReLU lớp sử dụng hàm đơn giản relu1 = nn. ReLU với đối số inplace = False. Kể từ khi ReLU hàm được áp dụng theo phần tử khôn ngoan, không cần chỉ định kích thước đầu vào hoặc đầu ra. Đối số tại chỗ xác định cách hàm xử lý đầu vào.

Đề xuất: