PyTorch的nn.Linear()全连接层

PyTorch的nn.Linear()是用于设置网络中的全连接层的,需要注意的是全连接层的输入与输出都是二维张量,一般形状为[batch_size, size],不同于卷积层要求输入输出是四维张量。
PyTorch的nn.Linear()全连接层_第1张图片
in_features指的是输入的二维张量的大小,即输入的[batch_size, size]中的size。
out_features指的是输出的二维张量的大小,即输出的二维张量的形状为**[batch_size,output_size]**,当然,它也代表了该全连接层的神经元个数。从输入输出的张量的shape角度来理解,相当于一个输入为[batch_size, in_features]的张量变换成了[batch_size, out_features]的输出张量。
bias标示偏置,相当于y=ax+b中的b

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