本篇文章給大家分享的是有關(guān)torch.nn.Linear()和torch.nn.functional.linear()如何使用，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

發(fā)展壯大離不開廣大客戶長期以來的信賴與支持，我們將始終秉承“誠信為本、服務(wù)至上”的服務(wù)理念，堅持“二合一”的優(yōu)良服務(wù)模式，真誠服務(wù)每家企業(yè)，認(rèn)真做好每個細(xì)節(jié)，不斷完善自我，成就企業(yè)，實(shí)現(xiàn)共贏。行業(yè)涉及OPP膠袋等，在重慶網(wǎng)站建設(shè)公司、網(wǎng)絡(luò)營銷推廣、WAP手機(jī)網(wǎng)站、VI設(shè)計、軟件開發(fā)等項目上具有豐富的設(shè)計經(jīng)驗(yàn)。

代碼實(shí)驗(yàn)展示:

Microsoft Windows [版本 10.0.18363.1316](c) 2019 Microsoft Corporation。保留所有權(quán)利。

C:\Users\chenxuqi>conda activate ssd4pytorch2_2_0(ssd4pytorch2_2_0) C:\Users\chenxuqi>python
Python 3.7.7 (default, May  6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import torch>>> import torch.nn as nn>>> import torch.nn.functional as F>>> torch.manual_seed(seed=20200910)>>>>>> data_in = torch.randn(3,4,5,6,7)>>> data_in.shape
torch.Size([3, 4, 5, 6, 7])>>> linear4cxq = nn.Linear(7, 30)>>>>>> linear4cxq
Linear(in_features=7, out_features=30, bias=True)>>>>>> data_out = linear4cxq(data_in)>>> data_out.shape
torch.Size([3, 4, 5, 6, 30])>>>>>> data_in.shape
torch.Size([3, 4, 5, 6, 7])>>>>>>>>>

以上就是torch.nn.Linear()和torch.nn.functional.linear()如何使用，小編相信有部分知識點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿姷交蛴玫降?。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識。更多詳情敬請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。