[转载]Pytorch中nn.Linear module的理解

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这个模块要实现的公式是：y=xAT+*b

来源：https://blog.csdn.net/u012936765/article/details/52671156

Linear 是module的子类，是参数化module的一种，与其名称一样，表示着一种线性变换。

创建

parent 的init函数

Linear的创建需要两个参数，inputSize 和 outputSize
inputSize：输入节点数
outputSize：输出节点数
所以Linear 有7个字段:

weight : Tensor ， outputSize ×× inputSize
bias: Tensor ，outputSize
gradWeight: Tensor ， outputSize ×× inputSize
gradBias: Tensor ，outputSize
gradInput: Tensor
output: Tensor
_type: output:type()
例子
module = nn.Linear(10, 5)
1
Forward Pass

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原文链接：https://blog.csdn.net/u012936765/article/details/52671156

这篇文章有一个很好的例子:

import torch

x = torch.randn(128, 20)  # 输入的维度是（128，20）
m = torch.nn.Linear(20, 30)  # 20,30是指维度
output = m(x)
print('m.weight.shape:
 ', m.weight.shape)
print('m.bias.shape:
', m.bias.shape)
print('output.shape:
', output.shape)

# ans = torch.mm(input,torch.t(m.weight))+m.bias 等价于下面的
ans = torch.mm(x, m.weight.t()) + m.bias   
print('ans.shape:
', ans.shape)

print(torch.equal(ans, output))

输出是：

m.weight.shape:
  torch.Size([30, 20])
m.bias.shape:
 torch.Size([30])
output.shape:
 torch.Size([128, 30])
ans.shape:
 torch.Size([128, 30])
True

注意它输入的是一个128*20的二维tensor,经过一个线性变换后变成了128*30的.如果输入换成了：

x = torch.randn(20, 128)  # 输入的维度是（20,128）
m = torch.nn.Linear(20, 30)  # 20,30是指维度
output = m(x)

就会报错了。因为公式是y=xAT+b。由上面的输出我们可以看到，A的维度是3020，转置之后是20*30，所以应该和X的列数对应。一般的：linear的输入和输出值的都是列数，把输入换成：

x = torch.randn(20, 20)  # 输入的维度是（20，20）
m = torch.nn.Linear(20, 30)  # 20,30是指维度
output = m(x)

输出之后就会发现，改变的依然是列数。