全连接层维度

下面是一个使用PyTorch库实现全连接层维度的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义全连接层维度解决方法的函数
def get_fc_layer_dim(input_dim, hidden_dims, output_dim):
    layers = []
    input_size = input_dim

    # 添加隐藏层
    for hidden_dim in hidden_dims:
        layers.append(nn.Linear(input_size, hidden_dim))
        layers.append(nn.ReLU())
        input_size = hidden_dim

    # 添加输出层
    layers.append(nn.Linear(input_size, output_dim))

    # 创建模型
    model = nn.Sequential(*layers)

    # 计算输入和输出的维度
    input_tensor = torch.randn(1, input_dim)
    output_tensor = model(input_tensor)
    fc_layer_dim = output_tensor.size(1)

    return fc_layer_dim

# 示例用法
input_dim = 10
hidden_dims = [20, 30, 40]
output_dim = 50

fc_layer_dim = get_fc_layer_dim(input_dim, hidden_dims, output_dim)
print("全连接层维度:", fc_layer_dim)

这个示例代码中，我们定义了一个名为get_fc_layer_dim的函数，它接受输入维度、隐藏层维度列表和输出维度作为参数。函数内部使用PyTorch的nn.Linear和nn.ReLU来创建全连接层和激活函数。然后，我们通过将输入张量输入到模型中，得到输出张量，并使用size方法获取全连接层的维度。

在示例中，我们使用输入维度为10，隐藏层维度为[20, 30, 40]，输出维度为50的参数调用get_fc_layer_dim函数，并打印输出的全连接层维度。