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pytorch全连接层怎么定义

小樊
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2024-12-25 19:41:26
栏目: 深度学习
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在PyTorch中,全连接层可以通过nn.Linear类来定义。这个类接受两个参数:输入特征的数量(in_features)和输出特征的数量(out_features)。下面是一个简单的例子,展示了如何定义一个全连接层:

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个全连接层,输入特征数量为784,输出特征数量为10
fc_layer = nn.Linear(in_features=784, out_features=10)

# 打印全连接层的参数
print("Weights:", fc_layer.weight)
print("Biases:", fc_layer.bias)

在这个例子中,我们创建了一个全连接层,其输入特征数量为784(例如,一个28x28像素的图像),输出特征数量为10(例如,10个类别)。nn.Linear类会自动初始化权重矩阵和偏置向量。

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