mindelec.architecture.LinearBlock
=================================

.. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg
    :target: https://gitee.com/mindspore/mindscience/blob/master/docs/api_python/mindelec/architecture/mindelec.architecture.LinearBlock.rst
    :alt: 查看源文件


.. 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。