Keras Dense层和Pytorch的nn.linear层有区别吗？
Is there a difference between Keras Dense layer and Pytorch's nn.linear layer?
我注意到 Keras Dense layer 的定义说：要使用的激活函数。如果您未指定任何内容，则不会应用任何激活（即“线性”激活：a(x) = x）。
所以如果我们有这样的代码：
model.add(Dense(10, activation = None))
是否基本相同：
nn.linear(128, 10)
?
非常感谢！
是的，如果没有激活，它只是一个线性层。
是的，是一样的。 model.add (Dense(10, activation = None)) 或 nn.linear(128, 10) 是相同的，因为它在两者中都没有激活，因此如果您不指定任何内容，则不会应用激活。就是这样！！！ :)
我注意到 Keras Dense layer 的定义说：要使用的激活函数。如果您未指定任何内容，则不会应用任何激活（即“线性”激活：a(x) = x）。
所以如果我们有这样的代码：
model.add(Dense(10, activation = None))
是否基本相同：
nn.linear(128, 10)
?
非常感谢！
是的，如果没有激活，它只是一个线性层。
是的，是一样的。 model.add (Dense(10, activation = None)) 或 nn.linear(128, 10) 是相同的，因为它在两者中都没有激活，因此如果您不指定任何内容，则不会应用激活。就是这样！！！ :)