全连接层朋友torch

全连接层，也称为密集连接层，在PyTorch中通常用于深度学习神经网络的末尾，尤其是在卷积网络之后，将特征图展平并转化为一维向量，然后通过一系列线性变换来处理。在`torch.nn`模块下，你可以使用`nn.Linear`来创建一个全连接层。它的基本构造如下：

import torch.nn as nn

# 定义全连接层，输入维度in_features，输出维度out_features
fc_layer = nn.Linear(in_features, out_features)

当你创建一个`nn.Module`实例时，例如一个模型，可以添加这个全连接层，并在训练过程中使用`.forward()`方法进行前向传播：

model = nn.Sequential(
    ... # 可能包含其他层
    fc_layer
)

input_tensor = torch.randn(100, in_features)  # 假设数据形状
output = model(input_tensor)

全连接层的特点是可以捕获输入数据之间的所有依赖关系，但可能会导致大量参数，因此在设计网络结构时需要权衡计算效率和性能。