系列文章目录
PyTorch深度学习------Anaconda和PyTorch安装
Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类
Pytorch深度学习------TensorBoard的使用
Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize ，Compose，RandomCrop）
Pytorch深度学习------torchvision中dataset数据集的使用（CIFAR10）
Pytorch深度学习-----DataLoader的用法
Pytorch深度学习-----神经网络的基本骨架-nn.Module的使用
Pytorch深度学习-----神经网络的卷积操作
Pytorch深度学习-----神经网络之卷积层用法详解
Pytorch深度学习-----神经网络之池化层用法详解及其最大池化的使用
Pytorch深度学习-----神经网络之非线性激活的使用(ReLu、Sigmoid)
文章目录
一、线性层是什么？
线性层是深度学习中常用的一种基本层类型。它也被称为全连接层或仿射层。线性层的作用是将输入数据与权重矩阵相乘，然后加上偏置向量，最后输出一个新的特征表示。
具体来说，线性层可以表示为 Y = XW + b，其中 X 是输入数据，W 是权重矩阵，b 是偏置向量，Y 是输出结果。这个过程可以看作是对输入数据进行线性变换的操作。
1.官网解释
官网访问：LINEAR
如下图所示
由此可见，每一层的某个神经元的值都为前一层所有神经元的值的总和。
2.nn.Linear函数参数介绍
python
torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)其中最重要的三个参数为in_features, out_features, bias
in_features, 表示输入的特征值大小，即输入的神经元个数
out_features,表示输出的特征值大小，即经过线性变换后输出的神经元个数
bias，表示是否添加偏置
二、实战演示
预定要的in_features为1,1，x形式
out_features为1,1，y的形式
1.将CIFAR10图片数据集进行线性变换
代码如下：
python
import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
# 准备数据
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10("dataset",
train=False,
transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
download=True)
# 加载数据集
dataloader = DataLoader(test_set,batch_size=64)
# 查看输入的通道数
# for data in dataloader:
# imgs, target = data
# print(imgs.shape) # torch.Size([64, 3, 32, 32])
# # 将img进行reshape成1,1，x的形式
# input = torch.reshape(imgs,(1,1,1,-1)) # 每次一张图，1通道，1*自动计算x
# print(input.shape) # torch.Size([1, 1, 1, 196608])
# 搭建神经网络，设置预定的输出特征值为10
class Lgl(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Lgl, self).__init__()
self.linear1 = torch.nn.Linear(196608,10) # 输入数据的特征值196608，输出特征值10
def forward(self, input):
output = self.linear1(input)
return output
# 实例化
l = Lgl()
# 进行线性操作
for data in dataloader:
imgs, target = data
print(imgs.shape) # torch.Size([64, 3, 32, 32])
# 将img进行reshape成1,1，x的形式
input = torch.reshape(imgs,(1,1,1,-1)) # 每次一张图，1通道，1*自动计算x
output = l(input)
print(output.shape) # torch.Size([1, 1, 1, 10])
python
原先的图片shape:torch.Size([64, 3, 32, 32])
reshape后的图片shape:torch.Size([1, 1, 1, 196608])
经过线性后的图片shape:torch.Size([1, 1, 1, 10])
原先的图片shape:torch.Size([64, 3, 32, 32])
reshape后的图片shape:torch.Size([1, 1, 1, 196608])
经过线性后的图片shape:torch.Size([1, 1, 1, 10])
......除了使用reshape后，还可以使用torch.flatten()进行修改尺寸，将其自动修改为一维。
torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=- 1)
将输入tensor的第start_dim维到end_dim维之间的数据"拉平"成一维tensor
修改成flatten后代码如下
python
import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
# 准备数据
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10("dataset",
train=False,
transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
download=True)
# 加载数据集
dataloader = DataLoader(test_set,batch_size=64)
# 查看输入的通道数
# for data in dataloader:
# imgs, target = data
# print(imgs.shape) # torch.Size([64, 3, 32, 32])
# # 将img进行reshape成1,1，x的形式
# input = torch.reshape(imgs,(1,1,1,-1)) # 每次一张图，1通道，1*自动计算x
# print(input.shape) # torch.Size([1, 1, 1, 196608])
# 搭建神经网络，设置预定的输出特征值为10
class Lgl(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Lgl, self).__init__()
self.linear1 = torch.nn.Linear(196608,10) # 输入数据的特征值196608，输出特征值10
def forward(self, input):
output = self.linear1(input)
return output
# 实例化
l = Lgl()
# 进行线性操作
for data in dataloader:
imgs, target = data
print(f"原先的图片shape:{imgs.shape}") # torch.Size([64, 3, 32, 32])
# 将img进行reshape成1,1，x的形式
input = torch.flatten(imgs) # 每次一张图，1通道，1*自动计算x
print(f"flatten后的图片shape:{input.shape}")
output = l(input)
print(f"经过线性后的图片shape:{output.shape}") # torch.Size([1, 1, 1, 10])
python
原先的图片shape:torch.Size([64, 3, 32, 32])
flatten后的图片shape:torch.Size([196608])
经过线性后的图片shape:torch.Size([10])
原先的图片shape:torch.Size([64, 3, 32, 32])
flatten后的图片shape:torch.Size([196608])
经过线性后的图片shape:torch.Size([10])
......