mindspore.mint.nn.functional.linear

mindspore.mint.nn.functional.linear(input, weight, bias=None)

对输入 input 应用全连接操作。全连接定义为：

\[output = input * weight^{T} + bias\]

警告

• 这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

• 在PYNATIVE模式下，如果 bias 不是1D， input 不可以大于6D。

参数：

• input (Tensor) - 输入Tensor，shape是 \((*, in\_channels)\)，其中 \(*\) 表示任意的附加维度。

• weight (Tensor) - 输入Tensor的权重，shape是 \((out\_channels, in\_channels)\) 或 \((in\_channels)\)。

• bias (Tensor，可选) - 添加在输出结果的偏差，shape是 \((out\_channels)\) 或 \(()\)。默认值：None ，偏差为0。

返回：

输出结果，shape由 input 和 weight 的shape决定。

异常：

• TypeError - input 不是Tensor。

• TypeError - weight 不是Tensor。

• TypeError - bias 不是Tensor。

• RuntimeError - 在PYNATIVE模式下， bias 不是1D且 input 大于6D。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> input = Tensor([[-1., 1., 2.], [-3., -3., 1.]], mindspore.float32)
>>> weight = Tensor([[-2., -2., -2.], [0., -1., 0.]], mindspore.float32)
>>> bias = Tensor([0., 1.], mindspore.float32)
>>> output = mint.nn.functional.linear(input, weight, bias)
>>> print(output)
[[-4.  0.]
 [10.  4.]]