Linear对象使用
Kong Liangqian Lv6
 2022-11-10 18:38:29  

建立Linear对象

建立一个Linear对象，其输入特征维度为3，输出维度为4。数据随机生成

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import torch.nn as nn
linear1 = nn.Linear(3, 4, bias=True)

通过weight和bias可以查看数据，weight的维度为4行3列，bias的维度是一维的，为4. 可以方便做广播操作
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print(linear1.weight)
Parameter containing:
tensor([[ 0.0139,  0.2096, -0.5021],
        [-0.4480,  0.5108,  0.0279],
        [-0.3873, -0.5569,  0.3556],
        [-0.4588, -0.0081, -0.3111]], requires_grad=True)

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print(linear1.bias)
Parameter containing:
tensor([-0.0414, -0.0023, -0.3677,  0.5600], requires_grad=True)

上述两个变量的类型均为torch.nn.parameter.Parameter，
可以通过print(linear1.weight.data)获得tensor数据

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linear1.weight.data
tensor([[ 0.0139,  0.2096, -0.5021],
        [-0.4480,  0.5108,  0.0279],
        [-0.3873, -0.5569,  0.3556],
        [-0.4588, -0.0081, -0.3111]])

linear 计算

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import torch 
x = torch.randn((2,3))
y1 = linear1(x)
y1.shape 
# 输出为
torch.Size([2, 4])

等价计算

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y2 = x @ (linear1.weight.data).t() + linear1.bias
y2.shape 
# 输出为
torch.Size([2, 4])

详细计算

其中x.shape = (2,3), $A^T$.shape=(3,4), b.shape=(4)。

初始化

对Linear的数据初始化

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def _init_weights(m):
    if isinstance(m, nn.Linear):
        torch.nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
        m.bias.data.fill_(0.01)
_init_weights(linear1)

这里的两个操作，一个torch.nn.init.xavier_uniform_，一个m.bias.data.fill_都是inplace操作的 。
为何要手动初始化，可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/25110150

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