如何使用nn.Linear()创建线性分类模型？

要使用nn.Linear()创建线性分类模型，首先需要导入torch.nn库。然后，可以按照以下步骤进行操作：

1. 定义模型类：创建一个继承自nn.Module的自定义模型类，该类将实现前向传播逻辑。
2. 初始化函数：在模型类中定义初始化函数，初始化函数中需要调用父类的初始化函数super().__init__()，并创建nn.Linear对象。
3. 前向传播函数：在模型类中定义前向传播函数forward()，在该函数中对数据进行线性变换和激活操作。
4. 实例化模型：创建模型的实例。

以下是一个使用nn.Linear()创建线性分类模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class LinearClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(LinearClassifier, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out

# 示例用法
input_size = 10  # 输入特征的维度
output_size = 2  # 输出类别的数量

model = LinearClassifier(input_size, output_size)