Video: Cos'è nn lineare in PyTorch?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Dalla documentazione: torcia CLASS. nn . Lineare (in_features, out_features, bias=True) Si applica a lineare trasformazione nei dati in entrata: y = xW^T + b. Parametri: in_features – dimensione di ogni campione di input.
Allo stesso modo, ci si chiede, come funziona NN lineare?
Lineare . Si applica a lineare trasformazione nei dati in entrata, ovvero //y= Ax+b//. Il tensore di input fornito in forward(input) deve essere un vettore (1D tensore) o una matrice (2D tensore). Se l'input è una matrice, si presume che ogni riga sia un campione di input di un determinato lotto.
Allo stesso modo, cos'è conv2d in PyTorch? conv2d (input, peso, auto. bias, auto. falcata, auto. imbottitura, auto. dilatazione, auto.
In secondo luogo, cos'è PyTorch nn?
PyTorch : nn Il nn Il pacchetto definisce un insieme di moduli, che puoi considerare come un livello di rete neurale che produce output dall'input e può avere alcuni pesi addestrabili. import torcia # N è la dimensione del lotto; D_in è la dimensione di input; # H è la dimensione nascosta; D_out è la dimensione in uscita.
Come usi ReLU in PyTorch?
In PyTorch , puoi costruire a ReLU strato usando la semplice funzione relu1 = nn. ReLU con l'argomento inplace=False. Dal momento che ReLU la funzione viene applicata a livello di elemento, non è necessario specificare le dimensioni di input o output. L'argomento inplace determina come la funzione tratta l'input.
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Che cos'è conv2d in PyTorch?
Conv2d(input, peso, self. bias, self. falcata, self. padding, self. dilation, self
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