torch一维卷积神经网络中的全连接层

在一维卷积神经网络中，全连接层通常用于将卷积层的输出转换为最终的分类或回归结果。全连接层的输入是一个一维的向量，其长度取决于上一层的输出大小，而输出的大小则根据任务需求确定。全连接层中的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，每个连接都有一个权重和一个偏置项。全连接层的输出可以通过激活函数进行处理，以产生最终的输出结果。在PyTorch中，可以使用nn.Linear()函数来创建全连接层，其输入参数为输入和输出的大小。例如，以下代码创建了一个输入大小为10，输出大小为2的全连接层：

import torch.nn as nn

fc = nn.Linear(10, 2)

该层将输入大小为10的向量转换为大小为2的输出向量。