CNN -1 神经网络-概述2

一：神经网络（operator）

算子:通常指的是神经网络层（neural network layer）中所用的基本数学运算;

1> 线性层（Fully Connected Layer）

也称为全连接层，是最常见的一种层类型。它将输入向量与权重矩阵相乘，然后加上偏置向量得到输出向量。线性层是神经网络中的基本层，其主要功能是将高维输入映射到低维输出;

线性层示例代码

import torch
import torch.nn as nn# 定义输入向量的维度
input_size = 10# 定义线性层的输出维度
output_size = 5# 创建线性层
fc_layer = nn.Linear(input_size, output_size)# 创建输入向量
input_vector = torch.randn(1, input_size)  # 假设输入向量的形状为(1, input_size)# 进行前向传播计算
output_vector = fc_layer(input_vector)# 打印输出向量
print(output_vector)

首先导入了torch和torch.nn模块。然后，我们定义了输入向量的维度input_size和线性层的输出维度output_size。

接下来，我们使用nn.Linear类创建了一个名为fc_layer的线性层对象。该类的第一个参数是输入维度，第二个参数是输出维度。

然后，我们创建了一个随机输入向量input_vector，并将其传递给线性层进行前向传播计算。最后，我们打印输出向量