PyTorchのlinear関数の使い方は何ですか？

PyTorchのLinear関数は、入力データのサイズを出力データのサイズにマッピングする線形層を定義するために使用されます。これはPyTorchのニューラルネットワークモジュールであり、torch.nn.Linearクラスのインスタンス化によって使用することができます。

以下は、Linear関数を使用した例です。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义输入数据的大小和输出数据的大小
input_size = 10
output_size = 5

# 实例化Linear函数
linear_layer = nn.Linear(input_size, output_size)

# 生成随机输入数据
input_data = torch.randn(1, input_size)

# 使用Linear函数进行前向传播
output_data = linear_layer(input_data)

print(output_data)

上記の例では、まず入力データのサイズを10、出力データのサイズを5と定義しました。次に、Linear関数オブジェクトlinear_layerをインスタンス化し、そのオブジェクトは入力データのサイズを出力データのサイズにマッピングします。その後、1×10サイズのランダムな入力データinput_dataを生成し、linear_layerオブジェクトを呼び出してフォワードプロパゲーションを行い、出力データoutput_dataを得ました。

Linear 関数には、bias の使用を含む他のオプションもいくつかあります。これらのオプションは、nn.Linear クラスをインスタンス化する際にパラメータを変更することで設定できます。詳細は PyTorch 公式ドキュメントの Linear 関数に関する説明を参照してください。