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。

发展壮大离不开广大客户长期以来的信赖与支持，我们将始终秉承“诚信为本、服务至上”的服务理念，坚持“二合一”的优良服务模式，真诚服务每家企业，认真做好每个细节，不断完善自我，成就企业，实现共赢。行业涉及OPP胶袋等，在重庆网站建设公司、网络营销推广、WAP手机网站、VI设计、软件开发等项目上具有丰富的设计经验。

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>python
Python 3.7.7 (default, May  6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "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.shape
torch.Size([3, 4, 5, 6, 7])>>> linear4cxq = nn.Linear(7, 30)>>>>>> linear4cxq
Linear(in_features=7, out_features=30, bias=True)>>>>>> data_out = linear4cxq(data_in)>>> data_out.shape
torch.Size([3, 4, 5, 6, 30])>>>>>> data_in.shape
torch.Size([3, 4, 5, 6, 7])>>>>>>>>>

以上就是torch.nn.Linear()和torch.nn.functional.linear()如何使用，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。