PyTorch 线性层介绍

线性层（Linear Layer）是深度学习中常用的层之一，它可以将输入数据映射到输出数据。在 PyTorch 中，线性层被广泛用于构建神经网络。

线性层的基本用法

在 PyTorch 中，线性层可以通过 torch.nn.Linear 类来创建。以下是一个简单的例子：

import torch.nn as nn

# 创建一个线性层，输入特征数为10，输出特征数为5
linear_layer = nn.Linear(10, 5)

线性层的参数

线性层有两个主要参数：in_features 和 out_features。

• in_features：输入数据的特征数。
• out_features：输出数据的特征数。

线性层的应用

线性层在神经网络中扮演着重要的角色，以下是一些常见的应用场景：

• 全连接层：在神经网络中，线性层通常用于全连接层，将前一层的数据映射到下一层。
• 特征提取：线性层可以用于提取输入数据的特征。
• 降维：通过减少输出特征的数量，线性层可以实现降维的目的。

扩展阅读

更多关于 PyTorch 的内容，您可以访问我们的 PyTorch 教程。