torch.nn.Linear()和torch.nn.functional.linear()如何使用
发表于:2026-11-01 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月01日,本篇文章给大家分享的是有关torch.nn.Linear()和torch.nn.functional.linear()如何使用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收
千家信息网最后更新 2026年11月01日torch.nn.Linear()和torch.nn.functional.linear()如何使用
本篇文章给大家分享的是有关torch.nn.Linear()和torch.nn.functional.linear()如何使用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。

代码实验展示:
Microsoft Windows [版本 10.0.18363.1316](c) 2019 Microsoft Corporation。保留所有权利。C:\Users\chenxuqi>conda activate ssd4pytorch2_2_0(ssd4pytorch2_2_0) C:\Users\chenxuqi>pythonPython 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import torch>>> import torch.nn as nn>>> import torch.nn.functional as F>>> torch.manual_seed(seed=20200910)>>>>>> data_in = torch.randn(3,4,5,6,7)>>> data_in.shapetorch.Size([3, 4, 5, 6, 7])>>> linear4cxq = nn.Linear(7, 30)>>>>>> linear4cxqLinear(in_features=7, out_features=30, bias=True)>>>>>> data_out = linear4cxq(data_in)>>> data_out.shapetorch.Size([3, 4, 5, 6, 30])>>>>>> data_in.shapetorch.Size([3, 4, 5, 6, 7])>>>>>>>>>
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