基于torch.nn.Module实现一个linear的功能

好的，以下是基于`torch.nn.Module`实现linear层的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class LinearLayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(LinearLayer, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out

在这个示例中，我们定义了一个名为`LinearLayer`的类，它继承自`nn.Module`。在类的构造函数中，我们使用`nn.Linear`创建了一个线性层，并将其保存为类的成员变量。在`forward`方法中，我们调用了线性层来完成前向传播操作。

要使用这个线性层，你可以创建一个`LinearLayer`的实例，并将输入数据传递给它的`forward`方法。下面是一个使用示例：

input_size = 10
output_size = 5

model = LinearLayer(input_size, output_size)

# 定义输入数据
input_data = torch.randn(32, input_size)

# 前向传播
output = model(input_data)
print(output.shape)

在这个示例中，我们创建了一个名为`model`的`LinearLayer`实例，并将输入数据传递给它进行前向传播。最后，我们打印了输出的形状。

希望这个示例能够帮助你理解如何基于`torch.nn.Module`实现linear层的功能！