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mindelec.architecture.LinearBlock.rst 1.24 KB
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luojianing 提交于 2023-04-14 17:28 . add ` for values in docs

mindelec.architecture.LinearBlock

.. py:class:: mindelec.architecture.LinearBlock(in_channels, out_channels, weight_init='normal', bias_init='zeros', has_bias=True, activation=None)

    线性模块。对输入数据进行线性变换。

    参数:
        - **in_channels** (int) - 输入空间中的通道数。
        - **out_channels** (int) - 输出空间中的通道数。
        - **weight_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 可训练的初始权重值。dtype与输入 `input` 相同。str的值可参考函数 `mindspore.common.initializer`。默认值: ``"normal"``。
        - **bias_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 可训练的初始偏差值。dtype为与输入 `input` 相同。str的值可参考函数 `mindspore.common.initializer`。默认值: ``"zeros"``。
        - **has_bias** (bool) - 指定图层是否使用偏置矢量。默认值: ``True``。
        - **activation** (Union[str, Cell, Primitive, None]) - 应用于全连接输出的激活函数层。默认值: ``None``。

    输入:
        - **input** (Tensor) - shape为 :math:`(*, in\_channels)` 的Tensor。

    输出:
        shape为 :math:`(*, out\_channels)` 的Tensor。
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git@gitee.com:mindspore/mindscience.git
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