[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)