1. nn.Linear()

• nn.Linear()：用于設置網絡中的全連接層，需要注意的是全連接層的輸入與輸出都是二維張量

• 一般形狀為[batch_size, size]，不同于卷積層要求輸入輸出是四維張量。其用法與形參說明如下：

• in_features指的是輸入的二維張量的大小，即輸入的[batch_size, size]中的size。

• out_features指的是輸出的二維張量的大小，即輸出的二維張量的形狀為[batch_size，output_size]，當然，它也代表了該全連接層的神經元個數。

• 從輸入輸出的張量的shape角度來理解，相當于一個輸入為[batch_size, in_features]的張量變換成了[batch_size, out_features]的輸出張量。

用法示例：

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import torch as t from torch import nn from torch.nn import functional as F# 假定輸入的圖像形狀為[3,64,64] x = t.randn(10, 3, 64, 64) # 10張 3個channel 大小為64x64的圖片x = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=3, padding=0)(x) print(x.shape)# 之前的特征圖尺寸為多少，只要設置為(1,1)，那么最終特征圖大小都為(1,1) # x = F.adaptive_avg_pool2d(x, [1,1]) # [b, 64, h, w] => [b, 64, 1, 1] # print(x.shape)# 將四維張量轉換為二維張量之后，才能作為全連接層的輸入 x = x.view(x.size(0), -1) print(x.shape)# in_features由輸入張量的形狀決定，out_features則決定了輸出張量的形狀 connected_layer = nn.Linear(in_features = 64*21*21, out_features = 10)# 調用全連接層 output = connected_layer(x) print(output.shape) torch.Size([10, 64, 21, 21]) torch.Size([10, 28224]) torch.Size([10, 10])

總結

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