linear layer 방정식과 pytorch 예시 선형레이어 (deep learning)

linear layer 방정식과 pytorch 예시 선형레이어 (deep learning)

 

linear layer 의 방정식

output = input × W^T + b

방정식 심볼에 대한 설명
input	입력 텐서의 크기 (batch_size, input_size)
W	가중치 행렬의 크기는 (output_size, input_size)
b	편향 벡터의 크기는 (output_size)
output	출력 텐서의 크기는 (batch_size, output_size)

 

파이토지 활용 예시 코드

import torch
import torch.nn as nn

# 입력 텐서의 크기: (batch_size, input_size) = (3, 5)
input_tensor = torch.tensor(
	[[1, 2, 3, 4, 5], 
     [6, 7, 8, 9, 10], 
     [11, 12, 13, 14, 15]], dtype=torch.float32
     )

# Linear layer 생성: 입력 특성 수(input_size) = 5, 출력 특성 수(output_size) = 2
linear_layer = nn.Linear(5, 2)

# 입력 텐서를 Linear layer에 적용
output_tensor = linear_layer(input_tensor)

print(output_tensor)