机器学习 · 函数

线性层

创建线性（全连接）层。

调用签名(输入维度, 输出维度)

线ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

# 完整案例：按字段调用 线性层
设 结果 = 机器学习.线性层(
    输入维度=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 输入维度;首次使用建议先 打...
    输出维度=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 输出维度;首次使用建议先 打...
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

2 个参数

参数类型 / 传入方式说明

输入维度可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入输入维度;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '输入维度';检查调用是否漏了这行

输出维度可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入输出维度;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '输出维度';检查调用是否漏了这行

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

# 完整案例：按字段调用 线性层
设 结果 = 机器学习.线性层(
    输入维度=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 输入维度;首次使用建议先 打...
    输出维度=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 输出维度;首次使用建议先 打...
)
打印(结果)

# 进阶组合:线性层 配合 机器学习 业务流使用
设 模型 = 机器学习.训练线性回归([[1], [2], [3]], [2, 4, 6])
设 结果 = 机器学习.线性层(
    输入维度=[1, 2, 3, 4],  # 必填
    输出维度=[1, 2, 3, 4],  # 必填
)
设 结果 = 机器学习.预测(模型, [[4]])
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# 错误排查:覆盖 2 个必填参数

## 参数 1: 输入维度
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器学习.线性层()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器学习.线性层(输入维度=[1, 2, 3, 4])

## 参数 2: 输出维度
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器学习.线性层()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器学习.线性层(输出维度=[1, 2, 3, 4])
打印(结果)