PyTorch⑨---卷积神经网络_线性层

线性层

在卷积神经网络里最后几层，会把卷积层摊开平放到全连接层里计算，然后进入sofmax进行分类。线性层相当于全连接层。
例如在vgg16里：
77512----torch.flatten(imgs)—>114096—Linear(4096,1000)—>111000

import torch.nn
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Linear
from torch.utils.data import DataLoader

dataset=torchvision.datasets.CIFAR10("dataset_CIFAR10",
                                     train=False,
                                     transform=torchvision.transforms.ToTensor())

dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=64,drop_last=True)

class Demo(nn.Module):

    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        self.linear1=Linear(196608,10) #把全部展开的196608变成10，最后分类的结果是10类
    def forward(self,input):
        output=self.linear1(input)
        return output

demo=Demo()
for data in dataloader:
    imgs,targets=data
    print(imgs.shape)
    output=torch.flatten(imgs)
    print(output.shape)
    output=demo(output)
    print(output.shape)

结果：