Linear¶

class Linear(in_features, out_features, bias=True, compute_mode='default', **kwargs)[源代码]¶

对输入进行线性变换。例如，若有输入x，则输出y为：

\[y = xW^T + b\]

其中 \(y_i= \sum_j W_{ij} x_j + b_i\)

参数

in_features (int) – 各输入样本的大小。
out_features (int) – 各输出样本的大小。
bias (bool) – 如果设置为 False ，则该层不会学习加性偏置。默认： True

实际案例

import numpy as np
import megengine as mge
import megengine.module as M

m = M.Linear(in_features=3, out_features=1)
inp = mge.tensor(np.arange(0, 6).astype("float32").reshape(2, 3))
oup = m(inp)
print(oup.numpy().shape)

输出：

(2, 1)

Identity

Dropout