.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.Linear(input_dim, output_dim, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, dtype='float32')
线性变换层:
\\Out = Act({XW + b})\\
其中,X 为输入的 Tensor, W 和 b 分别为权重和偏置。
Linear 层只接受一个 Tensor 的输入。 Linear 层将输入 Tensor 与权重矩阵 W 相乘,然后生成形状为 [N,*,output_dim] 的输出张量, 其中 N 是批量大小,* 表示任意数量的附加尺寸。 如果 bias_attr 不是 None,则将创建一个 bias 变量并将其添加到输出中。 最后,如果激活 act 不是 None,则相应激活函数也将应用于输出上。
- 参数:
- input_dim (int) – 线性变换层输入单元的数目。
- output_dim (int) – 线性变换层输出单元的数目。
- param_attr (ParamAttr, 可选) – 指定权重参数属性的对象。默认值为None,表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
- bias_attr (ParamAttr, 可选) – 指定偏置参数属性的对象,若 bias_attr 为bool类型,如果设置为False,表示不会为该层添加偏置;如果设置为True,表示使用默认的偏置参数属性。默认值为None,表示使用默认的偏置参数属性。默认的偏置参数属性将偏置参数的初始值设为0。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
- act (str, 可选) – 应用于输出上的激活函数,如tanh、softmax、sigmoid,relu等,支持列表请参考 :ref:`api_guide_activations` ,默认值为None。
- dtype (str, 可选) – 权重的数据类型,可以为float32或float64。默认为float32。
返回:无
代码示例
from paddle.fluid.dygraph.base import to_variable
import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.dygraph import Linear
import numpy as np
data = np.random.uniform( -1, 1, [30, 10, 32] ).astype('float32')
with fluid.dygraph.guard():
linear = Linear(32, 64)
data = to_variable(data)
res = linear(data) # [30, 10, 64]
.. py:attribute:: weight
本层的可学习参数,类型为 Parameter
.. py:attribute:: bias
本层的可学习偏置,类型为 Parameter