기술나눔

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1: 신경망(연산자)

연산자: 일반적으로 신경망 계층에서 사용되는 기본 수학 연산을 나타냅니다.

1> 선형 레이어(완전 연결 레이어)

완전 연결 레이어라고도 하며 가장 일반적인 레이어 유형입니다. 입력 벡터에 가중치 행렬을 곱한 다음 바이어스 벡터를 추가하여 출력 벡터를 얻습니다. 선형 레이어는 신경망의 기본 레이어이며 주요 기능은 고차원 입력을 저차원 출력으로 매핑하는 것입니다.

선형 레이어 샘플 코드

import torch
import torch.nn as nn
 
# 定义输入向量的维度
input_size = 10
 
# 定义线性层的输出维度
output_size = 5
 
# 创建线性层
fc_layer = nn.Linear(input_size, output_size)
 
# 创建输入向量
input_vector = torch.randn(1, input_size)  # 假设输入向量的形状为(1, input_size)
 
# 进行前向传播计算
output_vector = fc_layer(input_vector)
 
# 打印输出向量
print(output_vector)
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먼저, torch 및 torch.nn 모듈을 가져옵니다. 그런 다음 입력 벡터의 차원 input_size와 선형 레이어의 출력 차원 output_size를 정의합니다.

다음으로 nn.Linear 클래스를 사용하여 fc_layer라는 선형 레이어 개체를 만들었습니다. 이 클래스의 첫 번째 매개변수는 입력 차원이고 두 번째 매개변수는 출력 차원입니다.

그런 다음 무작위 입력 벡터 input_Vector를 생성하고 이를 순방향 전파 계산을 위해 선형 레이어에 전달합니다.마지막으로 출력 벡터를 인쇄합니다.