https://www.cnblogs.com/Archer-Fang/p/10645473.html

class torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias = True )[来源]

对传入数据应用线性变换:y = A x+ b

参数:

in_features - 每个输入样本的大小

out_features - 每个输出样本的大小

bias - 如果设置为False,则图层不会学习附加偏差。默认值:True

代码:

m = nn.Linear(20, 30)input = autograd.Variable(torch.randn(128, 20))output = m(input)print(output.size())

输出:

torch.Size([128, 30])

分析:

output.size()=矩阵size(128,20)*矩阵size(20,30)=(128,30)

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