Mxnet - 了解密集层的权重形状

Question

我正在理解Mxnet框架。在关注此Linear Regression article后，我看到以下创建密集层的代码：

net = gluon.nn.Dense(1, in_units=2) # input dimension= 2, output dimension = 1

但为什么print(net.weight)会形成Parameter dense4_weight (shape=(1, 2), dtype=None)

形状不应该是(2, 1)吗？

根据我的理解：

input = Shape(n, 2) where n is number of samples
output = Shape(n, 1)

所以权重矩阵应该是Shape（2,1）用于矩阵乘法，不是吗？

我在这里缺少什么？

Answer 1

这仅仅是由于内部实施。您可以将其视为权重矩阵在乘法之前被转置。