当然这个num_flat_features是手工定义的函数,现在可以写成x.view(-1, x.size()[1:].numel())。 在机器学习数据操作中,有一个步骤是要把所有特征展平,然后传给下面的只能接收一维数据的层,比如全连接层。Flatten()层就是这个作用。 参考 ^Neural Networkshttps://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/neural_...
num_flat_features函数的作用是方便地计算输入张量的参数数量。在构建神经网络时,我们通常需要知道每个层的输入张量的参数数量,以便正确定义全连接层等模块的输入维度。 使用num_flat_features函数可以避免手动计算参数数量的繁琐过程。该函数适用于任何形状的张量,包括卷积层、池化层等的输出张量。 小结 本文介绍了PyTorch...
def num_flat_features(self, x): size = x.size()[1:] # 这里为什么要使用[1:],是因为pytorch只接受批输入,也就是说一次性输入好几张图片,那么输入数据张量的维度自然上升到了4维。【1:】让我们把注意力放在后3维上面 num_features = 1 for s in size: num_features *= s return num_features ne...
def num_flat_features(self, x): size = x.size()[1:] # 这里为什么要使用[1:],是因为pytorch只接受批输入,也就是说一次性输入好几张图片,那么输入数据张量的维度自然上升到了4维。【1:】让我们把注意力放在后3维上面 num_features = 1 for s in size: num_features *= s return num_features ne...