Keras Dense 层和 Pytorch 的 nn.linear 层有区别吗?

Posted

技术标签:

【中文标题】Keras Dense 层和 Pytorch 的 nn.linear 层有区别吗?【英文标题】:Is there a difference between Keras Dense layer and Pytorch's nn.linear layer? 【发布时间】:2022-01-24 01:16:03 【问题描述】:

我注意到Keras Dense layer 的定义说:要使用的激活函数。如果您不指定任何内容,则不会应用任何激活(即“线性”激活:a(x) = x)。

如果我们有这样的代码:

model.add(Dense(10, activation = None))

是不是基本一样:

nn.linear(128, 10)

?

非常感谢!

【问题讨论】:

【参考方案1】:

是的,它是一样的。 model.add (Dense(10, activation = None))nn.linear(128, 10) 是一样的,因为两者都没有激活它,因此如果你不指定任何东西,则不会应用激活。就是这样!!! :)

【讨论】:

【参考方案2】:

是的,如果没有激活它只是一个线性层。

【讨论】:

以上是关于Keras Dense 层和 Pytorch 的 nn.linear 层有区别吗?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

深度学习-Keras-层及损失函数

Keras 输入形状错误

如何在 Pytorch 中编写以下 Keras 神经网络的等效代码?

关于 Keras 迁移学习的讨论

PyTorch:模型层和nn container

PyTorch:模型层和nn container