pytorch 笔记：torch.nn.Linear() VS torch.nn.function.linear() |
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pytorch 笔记：torch.nn.Linear() VS torch.nn.function.linear()
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在torch的官方文档中，我们可以看到，在torch.nn.Linear()中包装了 torch.nn.function.linear()
毕竟两者的作用都是计算WX+b 但使用上还是有一定的区别的 1 nn.Linear()他自己实现了初始化，所以调用linear时候的形参是输入和输出的维度即可 import torch x=torch.nn.Linear(5,2) data=torch.range(0,24).reshape(5,5) data ''' tensor([[ 0., 1., 2., 3., 4.], [ 5., 6., 7., 8., 9.], [10., 11., 12., 13., 14.], [15., 16., 17., 18., 19.], [20., 21., 22., 23., 24.]]) ''' x(data) ''' tensor([[ 0.8468, -1.4685], [ 0.5045, -2.9832], [ 0.1622, -4.4980], [-0.1801, -6.0127], [-0.5224, -7.5275]], grad_fn=) ''' 2 F.linear weight=torch.randn(2,5) weight ''' tensor([[-0.5954, -1.3873, -2.1906, -1.0782, -0.0561], [-1.0716, -1.7687, -1.3936, -0.5306, 0.0729]]) ''' bias=torch.randn(5,2) bias ''' tensor([[-0.4511, -0.3892], [ 1.2683, 1.3100], [-0.3304, -0.8511], [-0.0068, -0.9265], [-0.4657, 1.5505]]) ''' torch.nn.functional.linear(data,weight,bias) ''' tensor([[ -9.0075, -5.6360], [ -36.5703, -30.1186], [ -63.2932, -53.7614], [ -88.9689, -76.3569], [-115.5863, -99.8941]]) ''' |
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