nn.Linear函数详细介绍

nn.Linear是PyTorch中的一个模块，用于实现线性变换。它可以将输入张量与权重矩阵相乘并加上偏置向量，得到输出张量。nn.Linear的构造函数如下：

nn.Linear(in_features: int, out_features: int, bias: bool = True)

其中，in_features表示输入张量的特征数，out_features表示输出张量的特征数，bias表示是否使用偏置向量。在实际使用中，我们可以通过调用nn.Linear的forward方法来进行线性变换，如下所示：

import torch.nn as nn

linear = nn.Linear(10, 5)  # 输入特征数为10，输出特征数为5
input_tensor = torch.randn(2, 10)  # 输入张量的形状为[2, 10]
output_tensor = linear(input_tensor)  # 输出张量的形状为[2, 5]

在上面的例子中，我们首先创建了一个nn.Linear对象，然后生成了一个形状为[2, 10]的输入张量，并将其传递给nn.Linear的forward方法。最终得到了一个形状为[2, 5]的输出张量。

需要注意的是，nn.Linear中的权重矩阵和偏置向量都是可学习的参数，可以通过反向传播算法进行优化。此外，nn.Linear还可以与其他PyTorch模块组合使用，例如激活函数、损失函数等，以构建更加复杂的神经网络模型。

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nn.Linear函数介绍

nn.Linear是PyTorch中的一个模块，用于实现线性变换。它可以将输入张量与权重矩阵相乘并加上偏置向量，得到输出张量。nn.Linear的构造函数需要两个参数：输入特征数和输出特征数。在使用nn.Linear时，需要先定义一个实例，然后将输入张量传递给该实例，即可得到输出张量。nn.Linear常用于神经网络中的全连接层，可以用于实现分类、回归等任务。

nn.linear函数

`nn.Linear` 是 PyTorch 中的一个类，用于定义全连接层（fully connected layer）。它接收两个参数：输入的特征数和输出的特征数，自动创建权重和偏差参数，并在前向传递时应用它们。

具体来说，`nn.Linear` 的前向传递可以表示为以下公式：

$$y = xA^T + b$$

其中，$x$ 是输入的特征向量，$A$ 是权重矩阵，$b$ 是偏差向量，$y$ 是输出的特征向量。

在 PyTorch 中使用 `nn.Linear` 的示例代码如下：

import torch.nn as nn

# 定义一个全连接层，输入特征数为10，输出特征数为5
fc = nn.Linear(10, 5)

# 假设输入特征向量 x 的形状为 (batch_size, 10)
x = torch.randn(64, 10)

# 前向传递
y = fc(x)

# 输出特征向量 y 的形状为 (batch_size, 5)