mindelec.architecture.FCSequential

class mindelec.architecture.FCSequential(in_channel, out_channel, layers, neurons, residual=True, act='sin', weight_init='normal', has_bias=True, bias_init='default')[源代码]

全连接层的一个时序容器，按序放入全连接层。

参数：

  • in_channel (int) - 输入中的通道数。

  • out_channel (int) - 输出中的通道数。

  • layers (int) - 层的总数，包括输入/隐藏/输出层。

  • neurons (int) - 隐藏层的神经元数量。

  • residual (bool) - 隐藏层的残差块的全连接。默认值：True。

  • act (Union[str, Cell, Primitive, None]) - 激活应用于全连接层输出的函数，例如”ReLU”、”Softmax”和”Tanh”等。默认值：”sin”。

  • weight_init (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 可训练的初始权重值。数据类型与输入 input 相同。str的值可参考函数 mindspore.common.initializer 。默认值：”normal”。

  • has_bias (bool) - 指定图层是否使用偏置向量。默认值：True。

  • bias_init (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - 可训练的初始偏差值。数据类型与输入 input 相同。str的值可参考函数 mindspore.common.initializer 。默认值：”default”。

输入：

  • input (Tensor) - shape为 \((*, in\_channels)\) 的Tensor。

输出：

shape为 \((*, out\_channels)\) 的Tensor。

异常：

  • TypeError - 如果 layers 不是int。

  • TypeError - 如果 neurons 不是int。

  • TypeError - 如果 residual 不是bool值。

  • ValueError - 如果 layers 小于3。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindelec.architecture import FCSequential
>>> from mindspore import Tensor
>>> inputs = np.ones((16, 3))
>>> inputs = Tensor(inputs.astype(np.float32))
>>> net = FCSequential(3, 3, 5, 32, weight_init="ones", bias_init="zeros")
>>> output = net(inputs).asnumpy()
>>> print(output.shape)
(16, 3)