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완전히 연결된 계층 (
nn.Linear
)
)는 "추가 치수"에 적용된 pytorch에서? 문서 는 텐서
(N,*,in_features)
를 연결하는 데 적용될 수 있다고 말합니다.
(N,*,out_features)
로
여기서
N
배치의 예제 수에 따라 관련이 없으며
*
"추가"치수입니다. 추가 차원에서 가능한 모든 슬라이스를 사용하여 단일 레이어를 학습했거나 각 슬라이스에 대해 별도의 레이어를 훈련했거나 아직 다른 것을 의미합니까?
- 답변 # 1
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와이즈 비즈가있다
<올> 텐서를 일부in_features * out_features에서 배운 매개 변수 그리고linear.weightout_features에서 배운 매개 변수 . 당신은linear.bias를 생각할 수 있습니다 일하는 중nn.Linear로 재구성하십시오. 여기서(N', in_features)N'의 제품입니다N로 설명 된 모든 치수 :*표준 행렬-행렬 곱셈
input_2d = input.reshape(-1, in_features)적용 .편향
output_2d = linear.weight @ input_2d추가 (우리는 모든output_2d += linear.bias.reshape(1, in_features)에 걸쳐 방송 통지 측정 기준)N'와 크기가 같도록 출력을 재구성하십시오. , 마지막 것을 제외하고 :inputoutput = output_2d.reshape(*input.shape[:-1], out_features)따라서 최고의 치수
return outputN와 동일하게 취급됩니다 치수. 문서는*를 만듭니다 입력 값이최소2d 여야하지만 원하는만큼 많은 차원이 될 수 있음을 명시해야합니다.N