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查看源码
Linear 的初始化部分：
class Linear(Module):
...
__constants__ = ['bias']
def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
super(Linear, self).__init__()
self.in_features = in_features
self.out_features = out_features
self.weight = Parameter(torch.Tensor(out_features, in_features))
if bias:
self.bias = Parameter(torch.Tensor(out_features))
else:
self.register_parameter('bias', None)
self.reset_parameters()
...
需要实现的内容：
计算步骤：
@weak_script_method
def forward(self, input):
return F.linear(input, self.weight, self.bias)
返回的是：input * weight + bias
对于 weight
weight: the learnable weights of the module of shape
:math:`(\text{out\_features}, \text{in\_features})`. The values are
initialized from :math:`\mathcal{U}(-\sqrt{k}, \sqrt{k})`, where
:math:`k = \frac{1}{\text{in\_features}}`
对于 bias
bias: the learnable bias of the module of shape :math:`(\text{out\_features})`.
If :attr:`bias` is ``True``, the values are initialized from
:math:`\mathcal{U}(-\sqrt{k}, \sqrt{k})` where
:math:`k = \frac{1}{\text{in\_features}}`
实例展示
举个例子：
> import torch > nn1 = torch.nn.Linear(100, 50) > input1 = torch.randn(140, 100) > output1 = nn1(input1) > output1.size() torch.Size([140, 50])
张量的大小由 140 x 100 变成了 140 x 50
执行的操作是：
[140,100]×[100,50]=[140,50]
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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暂无浅析PyTorch中nn.Linear的使用的评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。