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8b3dfdee
编写于
12月 19, 2019
作者:
S
songyouwei
提交者:
zhongpu
12月 19, 2019
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add Linear for dygraph (#1677)
add Linear for dygraph.
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cff17eba
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn.rst
doc/fluid/api_cn/dygraph_cn.rst
+1
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/Linear_cn.rst
doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/Linear_cn.rst
+57
-0
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/dygraph_cn.rst
浏览文件 @
8b3dfdee
...
...
@@ -25,6 +25,7 @@ fluid.dygraph
dygraph_cn/InverseTimeDecay_cn.rst
dygraph_cn/Layer_cn.rst
dygraph_cn/LayerNorm_cn.rst
dygraph_cn/Linear_cn.rst
dygraph_cn/load_dygraph_cn.rst
dygraph_cn/NaturalExpDecay_cn.rst
dygraph_cn/NCE_cn.rst
...
...
doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/Linear_cn.rst
0 → 100644
浏览文件 @
8b3dfdee
.. _cn_api_fluid_dygraph_Linear:
Linear
-------------------------------
.. 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:**
.. math::
\\Out = Act({XW + b})\\
其中,:math:`X` 为输入的 Tensor, :math:`W` 和 :math:`b` 分别为权重和偏置。
与 FC 层不同,Linear 层只接受一个 Tensor 的输入。
Linear 层将输入 Tensor 与权重矩阵 :math:`W` 相乘,然后生成形状为 :math:`[N,*,output_dim]` 的输出张量,
其中 :math:`N` 是批量大小,:math:`*` 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**
.. code-block:: python
from paddle.fluid.dygraph.base import to_variable
import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.dygraph import FC
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]
属性
::::::::::::
.. 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``
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