torch.nn.Linear()函数的理解

import torch

x = torch.randn(128, 20) # 输入的维度是（128，20）
m = torch.nn.Linear(20, 30) # 20,30是指维度
output = m(x)
print('m.weight.shape:\n ', m.weight.shape)
print('m.bias.shape:\n', m.bias.shape)
print('output.shape:\n', output.shape)

# ans = torch.mm(input,torch.t(m.weight))+m.bias 等价于下面的
ans = torch.mm(x, m.weight.t()) + m.bias
print('ans.shape:\n', ans.shape)

print(torch.equal(ans, output))
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m.weight.shape:
torch.Size([30, 20])
m.bias.shape:
torch.Size([30])
output.shape:
torch.Size([128, 30])
ans.shape:
torch.Size([128, 30])
True
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为何 m.weight.shape = (30,20)?

答：由于线性变换的公式是：

y=xAT+b y=xA^T+b
y=xA
T
+b

先生成一个（30，20）的weight，实际运算中再转置，这样就能和x作矩阵乘法了
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做者：m0_37586991
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/m0_37586991/article/details/87861418
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