Python中nn.Linear

nn.Linear是PyTorch（一个流行的深度学习框架）中的一个类，用于定义一个线性变换层。它在神经网络中常用于实现全连接层。

nn.Linear接受两个参数：输入特征的数量和输出特征的数量。例如，如果你想将一个具有10个输入特征和5个输出特征的层添加到你的神经网络中，你可以使用以下代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 输入特征数量为10，输出特征数量为5
linear_layer = nn.Linear(10, 5)

# 使用线性层进行输入数据的变换
input_data = torch.randn(100, 10)  # 生成一个形状为(100, 10)的张量作为输入数据
output = linear_layer(input_data)

在上面的示例中，`input_data`是一个形状为(100, 10)的张量，表示100个样本，每个样本具有10个特征。`linear_layer(input_data)`将对输入数据进行线性变换，并返回一个形状为(100, 5)的张量，表示100个样本，每个样本具有5个输出特征。

使用nn.Linear可以方便地定义和使用线性变换层，它会自动管理权重和偏置项，并且可以与其他PyTorch中的层一起构建神经网络模型。