[torch 参数更多]torch.nn.Bilinear

torch.nn.Bilinear

torch.nn.Bilinear(in1_features, in2_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)

paddle.nn.Bilinear

paddle.nn.Bilinear(in1_features, in2_features, out_features, weight_attr=None, bias_attr=None, name=None)

PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数,具体如下:

参数映射

PyTorch PaddlePaddle 备注
in1_features in1_features 每个 x1 元素的维度。
in2_features in2_features 每个 x2 元素的维度。
out_features out_features 输出张量的维度。
bias bias_attr 指定偏置参数属性的对象,Paddle 支持更多功能,同时支持 bool 用法。
device - Tensor 的设备,Paddle 无此参数,一般对网络训练结果影响不大,可直接删除。
dtype - Tensor 的数据类型,Paddle 无此参数,一般对网络训练结果影响不大,可直接删除
- weight_attr 指定权重参数属性的对象,PyTorch 无此参数,Paddle 保持默认即可。

转写示例

device:Tensor 的设备

# PyTorch 写法
m = torch.nn.Bilinear(in1_features, in2_features, out_features,device=torch.device('cpu'))
y = m(x)

# Paddle 写法
m = paddle.nn.Bilinear(in1_features, in2_features, out_features)
y = m(x).cpu()

dtype:Tensor 的数据类型

# PyTorch 写法
m = torch.nn.Bilinear(in1_features, in2_features, out_features,dtype=torch.float32)
y = m(x)

# Paddle 写法
m = paddle.nn.Bilinear(in1_features, in2_features, out_features)
y = m(x).astype(paddle.float32)