LinearLayer

线性层的作用，类似于这边荧光绿的两层，就是fully connected layer

将1*1*4096的向量，变成1*1*1000的向量

代码示例

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Linear
from torch.utils.data import DataLoaderclass Module(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.linear = Linear(196608,10)def forward(self, input):output = self.linear(input)return outputtest_data = torchvision.datasets.CIFAR10('dataset',train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# drop_last (bool, optional) – set to True to drop the last incomplete batch, if the dataset size is not divisible by the batch size.
# If False and the size of dataset is not divisible by the batch size, then the last batch will be smaller. (default: False)
# drop_last可以把最后不足64张图的batch补足
data_loader = DataLoader(test_data,batch_size=64,drop_last=True)module = Module()
for data in data_loader:images ,target =data# print(images.shape)output = torch.reshape(images,(1,1,1,-1))print(output.shape)output=module(output)print(output.shape)

另外，将向量展开成一行有一个特殊的函数：torch.flatten()

 output = torch.flatten(images)

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