torch.nn.Linear参数

torch.nn.Linear是一个线性变换层，它将输入张量与权重矩阵进行矩阵乘法，并加上偏置向量。它的参数包括：

- in_features：输入张量的大小。即输入的特征数。
- out_features：输出张量的大小。即输出的特征数。
- bias：一个布尔值，指示是否添加偏置。默认为True，表示添加偏置。

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获取torch.nn.Linear参数

torch.nn.Linear()是一个在PyTorch中用于构建线性神经网络层的类。它的参数包括in_features和out_features。in_features指的是输入特征的数量，out_features指的是输出特征的数量。在使用torch.nn.Linear()时，需要将这两个参数传递给它。例如，如果要创建一个具有10个输入特征和20个输出特征的线性层，可以使用以下代码：

linear_layer = torch.nn.Linear(10, 20)

torch.nn.Linear和torch.nn.functional.relu

torch.nn.Linear是PyTorch中的一个线性层，它可以实现输入张量和权重张量之间的线性变换，并加上偏置向量。它的作用是将输入张量投影到一个更高维度的空间中。

而torch.nn.functional.relu是PyTorch中的一个激活函数，它将所有负数输入变为0，而将正数输入保持不变。它的作用是引入非线性因素，帮助模型拟合非线性关系。

通常，我们会使用torch.nn.Linear层进行线性变换，然后使用torch.nn.functional.relu激活函数进行非线性变换，从而构建深度神经网络。