Pytorch中nn.Linear使用方法

news2025/6/28 17:01:42

nn.Linear定义一个神经网络的线性层：

torch.nn.Linear(in_features,             # 输入的神经元个数
                out_features,            # 输出神经元个数
                bias=True                # 是否包含偏置
                )

nn.Linear其实就是对输入 $x_{n\times i}$ （n表示样本数量，i表示样本特征数）执行了一个线性变换，即：

$Y_{n\times o } = X_{n\times i}W_{i\times o} + b$

其中W矩阵是模型要学习的参数，b是1*O的向量偏置(即1行O列)，n表示输入向量的个数(也可以理解为行数，比如一次输入100个样本数据，则n=100)，i为每个样本的特征数，也可以理解为神经元的个数，O为输出样本的特征数，即输出神经元的个数。

from torch import nn
import torch

model = nn.Linear(3, 1)           # 每个样本输入特征数设置为3，输出特征数设置为1

input = torch.Tensor([2, 4, 6])   # 给一个样本，该样本有3个特征，这3个特征分别是2、4、6
output = model(input)

print("nn.Linear 输出大小：{}".format(output.shape))
print(output)
print("")

print("查看模型参数W和b的值")
# 查看模型参数
for param in model.parameters():
    print(param)

输出：
nn.Linear 输出大小：torch.Size([1])    #输出结果表示只有一个样本输出，且该样本只有一个特征值1
tensor([-0.7842], grad_fn=<AddBackward0>)

查看模型参数W和b的值
Parameter containing:
tensor([[ 0.2353, -0.5686,  0.1759]], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([-0.0356], requires_grad=True)

可以看到，模型有4个参数，分别为W的三个权重和b的一个偏置。手动计算验证结果：

0.2353*2 + (-0.5686)*4 + 0.1759*6 + (-0.0356) = -0.7839999999999997

假设有5个输入样本A、B、C、D、E（即batch_size为5），每个样本的特征数量为3，定义线性层时，输入特征为3，所以in_feature=3，想让下一层的神经元个数为5，所以out_feature=5，则模型参数为：

model = nn.Linear(in_features=3, out_features=5, bias=True)

此时参数矩阵W大小为3行3列

from torch import nn
import torch

model = nn.Linear(3, 5)           # 每个样本输入特征数设置为3，输出特征数设置为1

input = torch.Tensor([[2, 4, 6],[8,10,12],[14,16,18],[20,22,24],[26,28,30]])   # 给一个样本，该样本有3个特征，这3个特征分别是2、4、6

print(input)

output = model(input)

print("nn.Linear 输出大小：{}".format(output.shape))
print(output)
print("")

print("查看模型参数W和b的值")
# 查看模型参数
for param in model.parameters():
    print(param)

输出：
tensor([[ 2.,  4.,  6.],
        [ 8., 10., 12.],
        [14., 16., 18.],
        [20., 22., 24.],
        [26., 28., 30.]])
nn.Linear 输出大小：torch.Size([5, 5])
tensor([[ -0.9616,  -0.9744,   2.6266,  -0.5605,  -4.2236],
        [ -1.7251,  -4.4417,   5.9969,  -1.3649, -11.0200],
        [ -2.4886,  -7.9090,   9.3673,  -2.1692, -17.8163],
        [ -3.2522, -11.3763,  12.7376,  -2.9736, -24.6127],
        [ -4.0157, -14.8436,  16.1079,  -3.7779, -31.4090]],
       grad_fn=<AddmmBackward>)

查看模型参数W和b的值
Parameter containing:
tensor([[ 0.0714,  0.1456, -0.3443],
        [-0.5098, -0.0893,  0.0211],
        [ 0.3489, -0.2682,  0.4811],
        [ 0.0768, -0.3863,  0.1755],
        [-0.2832, -0.4325, -0.4170]], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([ 0.3789,  0.2753,  0.1153, -0.2216,  0.5748], requires_grad=True)

第一个样本特征为[2、4、6]，输出为[ -0.9616, -0.9744, 2.6266, -0.5605, -4.2236]，验证过程如下：

%w是模型参数矩阵
w = [[ 0.0714,  0.1456, -0.3443],
     [-0.5098, -0.0893,  0.0211],
     [ 0.3489, -0.2682,  0.4811],
     [ 0.0768, -0.3863,  0.1755],
     [-0.2832, -0.4325, -0.4170]];
x = [2,4,6];
b = [0.3789,  0.2753,  0.1153, -0.2216,  0.5748];   %偏置向量
x*w'+b

输出：
 -0.9617   -0.9749    2.6269   -0.5602   -4.2236

第2个样本验证：

w = [[ 0.0714,  0.1456, -0.3443],
        [-0.5098, -0.0893,  0.0211],
        [ 0.3489, -0.2682,  0.4811],
        [ 0.0768, -0.3863,  0.1755],
        [-0.2832, -0.4325, -0.4170]];
x = [8,10,12];
b = [0.3789,  0.2753,  0.1153, -0.2216,  0.5748];
x*w'+b

输出：
-1.7255   -4.4429    5.9977   -1.3642  -11.0198

第3、4、5个样本的验证过程类似，从以上验证可以看出，所有样本共享参数矩阵W和偏置b

因为有5个样本，所以相当于依次进行了5次以上操作。

该操作重复了5次，每个样本重复一次： $Y_{1\times 5}=X_{1\times 3}W_{3\times 5} + b_{1\times 5}$